Twitter Storm：开源实时Hadoop
Storm 为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm 也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式 RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Storm 的主工程师 Nathan Marz 表示：
Storm 可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm 之于实时处理，就好比 Hadoop 之于批处理。Storm 保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。
Storm 的主要特点如下：
- 简单的编程模型。类似于 MapReduce 降低了并行批处理复杂性，Storm 降低了进行实时处理的复杂性。
- 可以使用各种编程语言。你可以在 Storm 之上使用各种编程语言。默认支持 Clojure、Java、Ruby 和 Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的 Storm 通信协议即可。
- 容错性。Storm 会管理工作进程和节点的故障。
- 水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
- 可靠的消息处理。Storm 保证每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ØMQ 作为其底层消息队列。
- 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。这让你可以快速进行开发和单元测试。
Storm 集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点运行了一个名为“Nimbus”的守护进程，用于分配代码、布置任务及故障检测。每个工作节点都运行了一个名为“Supervisor”的守护进程，用于监听工作，开始并终止工作进程。Nimbus 和 Supervisor 都能快速失败，而且是无状态的，这样一来它们就变得十分健壮，两者的协调工作是由 Apache ZooKeeper 来完成的。
Storm 的术语包括 Stream、Spout、Bolt、Task、Worker、Stream Grouping 和 Topology。Stream 是被处理的数据。Sprout 是数据源。Bolt 处理数据。Task 是运行于 Spout 或 Bolt 中的线程。Worker 是运行这些线程的进程。Stream Grouping 规定了 Bolt 接收什么东西作为输入数据。数据可以随机分配（术语为 Shuffle），或者根据字段值分配（术语为 Fields），或者广播（术语为 All），或者总是发给一个 Task（术语为 Global），也可以不关心该数据（术语为 None），或者由自定义逻辑来决定（术语为 Direct）。Topology 是由 Stream Grouping 连接起来的 Spout 和 Bolt 节点网络。在 Storm Concepts 页面里对这些术语有更详细的描述。
可以和 Storm 相提并论的系统有 Esper、Streambase、HStreaming 和 Yahoo S4。其中和 Storm 最接近的就是 S4。两者最大的区别在于 Storm 会保证消息得到处理。这些系统中有的拥有内建数据存储层，这是 Storm 所没有的，如果需要持久化，可以使用一个类似于 Cassandra 或 Riak 这样的外部数据库。
入门的最佳途径是阅读 GitHub 上的官方《Storm Tutorial》。其中讨论了多种 Storm 概念和抽象，提供了范例代码以便你可以运行一个 Storm Topology。开发过程中，可以用本地模式来运行 Storm，这样就能在本地开发，在进程中测试 Topology。一切就绪后，以远程模式运行 Storm，提交用于在集群中运行的 Topology。Maven 用户可以使用 clojars.org 提供的 Storm 依赖，地址是 http://clojars.org/repo。
要运行 Storm 集群，你需要 Apache Zookeeper、ØMQ、JZMQ、Java 6 和 Python 2.6.6。ZooKeeper 用于管理集群中的不同组件，ØMQ 是内部消息系统，JZMQ 是ØMQ 的 Java Binding。有个名为 storm-deploy 的子项目，可以在 AWS 上一键部署 Storm 集群。关于详细的步骤，可以阅读 Storm Wiki 上的《Setting up a Storm cluster》。
欲了解 Storm 的更多信息，请访问官方 Storm Wiki。你也可以加入 Storm 邮件列表和 freenode 上的 Storm IRC（#storm-user）。
