一、简介
1.storm是twitter开源的一个分布式的实时计算系统，用于数据实时分析，持续计算，分布式RPC等等。
- 官网地址：http://storm-project.net
- 源码地址：https://github.com/nathanmarz/storm
- Jstorm实现高可用。
2.实时计算要解决一些什么问题？
- 最显而易见的就是实时推荐系统，比如我们在淘宝等电商购物网站买东西，我们会在网页旁边或者底端看到与自己需要商品相关的系列产品。这就是使用类似storm实时计算算法去做的，我们非常熟悉的hadoop只是做离线数据分析，无法做到实时分析计算。
- 比如车流量实时计算，可以利用storm为我们实时计算每一个路段的拥挤度等相关路况信息。
- 再比如过票，也是一种实时计算的机制，利用storm完全可以实现。
3.实现一个实时计算系统
- 低延迟：实时计算，延迟肯定要低。
- 高性能：可以使用几台普通的服务器建立环境，结余成本。
- 分布式：storm非常适合于分布式场景，大数据的实时计算；你的数据和计算单机就能搞定的话，那么不用考虑这些复杂问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。
- 可扩展：伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统可以扩展。
- 容错：这是分布式系统中通用的问题，一个节点挂了不能影响应用，storm可以轻松做到在节点挂了的时候实现任务转移，并且在节点重启的时候（也就是重新投入生产环境时，自动平衡任务）
- 可靠性：可靠的消息处理。storm保证每一个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。
- 快速：系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用ZeroMQ作为其底层消费队列。
- 本地模式：Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟storm集群。这样可以快速进行开发和单元测试。
二、storm体系结构
- 首先我们那hadoop和storm进行一个简单的对比
- Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等待。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个节点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是，可以使用任意编程语言来开发应用。
- storm框架结构图
- Nimbus主节点：主节点通常运行一个后台程序--Nimbus，用于响应分布式集群中的节点，分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop的Job Tracker
- Supervisor工作节点：通常运行一个后台程序--Supervisor，用于监听工作，指派工作进程，每一个工作节点都是topology中一个子集的实现。而Nimbus和Supervisor之间的协议通过zookeeper系统集群。
- zookeeper：是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装到storm的topology。topology姿势一组由Spouts和Bolts通过Stream Groupings进行连接的图。
- Topology：拓扑，就是一个概念
- storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息形成逻辑上的一个拓扑结构。一个topology是spouts和bolts组成的图，通过stream groupings将图中的spouts和bolts连接起来：
