Apache
Storm 简介
Apache Storm 的前身是 Twitter Storm 平台，目前已经归于 Apache 基金会管辖。Apache
Storm 是一个免费开源的分布式实时计算系统。简化了流数据的可靠处理，像 Hadoop 一样实现实时批处理。Storm
很简单，可用于任意编程语言。Apache Storm 采用 Clojure 开发。Storm 有很多应用场景，包括实时数据分析、联机学习、持续计算、分布式
RPC、ETL 等。Storm 速度非常快，一个测试在单节点上实现每秒一百万的组处理。
1、Storm集群架构
Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中，架构如下图所示：
Nimbus
Storm集群的Master节点，负责分发用户代码，指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点，去运行Topology对应的组件（Spout/Bolt）的Task。
Supervisor
Storm集群的从节点，负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。通过Storm的配置文件中的supervisor.slots.ports配置项，可以指定在一个Supervisor上最大允许多少个Slot，每个Slot通过端口号来唯一标识，一个端口号对应一个Worker进程（如果该Worker进程被启动）。
ZooKeeper
用来协调Nimbus和Supervisor，如果Supervisor因故障出现问题而无法运行Topology，Nimbus会第一时间感知到，并重新分配Topology到其它可用的Supervisor上运行。
2、运行组件
Strom在运行中可分为spout与bolt两个组件，其中，数据源从spout开始，数据以tuple的方式发送到bolt，多个bolt可以串连起来，一个bolt也可以接入多个spot/bolt.运行时原理如下图
其中，各组件定义如下
Spout： 数据源，源源不断的发送元组数据 Tuple
Tuple： 元组数据的抽象接口，可以是任何类型的数据。但是必须要可序列化。
Stream： Tuple的集合。一个 Stream内的 Tuple拥有相同的源。
Bolt： 消费Tuple的节点。消费后可能会排出新的 Tuple到该 Stream上，也可能会排到到其他
Stream，也或者根本不排。可并发。
Topology： 将 Spout、 Bolt整合起来的拓扑图。定义了 Spout和 Bolt的结合关系、并发数量、配置等等。
3、Topology具体运行
在上面Spout和Bolt组成一个Topology，然后通过命令将这个Topology打包成jar包，启动相关命令启动应用就可以了，一个Storm在集群上运行一个Topology时，主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作：
(1). Worker（进程）
(2). Executor（线程）
(3). Task
下图简要描述了这3者之间的关系：
1个worker进程执行的是1个topology的子集（注：不会出现1个worker为多个topology服务）。1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。因此，1个运行中的topology就是由集群中多台物理机上的多个worker进程组成的。
executor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component(spout或bolt)的task（注：task可以是1个或多个，storm默认是1个component只生成1个task，executor线程里会在每次循环里顺序调用所有task实例）。
task是最终运行spout或bolt中代码的单元（注：1个task即为spout或bolt的1个实例，executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法）。topology启动后，1个component(spout或bolt)的task数目是固定不变的，但该component使用的executor线程数可以动态调整（例如：1个executor线程可以执行该component的1个或多个task实例）。这意味着，对于1个component存在这样的条件：#threads<=#tasks（即：线程数小于等于task数目）。默认情况下task的数目等于executor线程数目，即1个executor线程只运行1个task。
总体的Topology处理流程图为：
4、Stream Groupings
Storm中最重要的抽象，应该就是Stream grouping了，它能够控制Spot/Bolt对应的Task以什么样的方式来分发Tuple，将Tuple发射到目的Spot/Bolt对应的Task
目前，Storm Streaming Grouping支持如下几种类型：
Shuffle Grouping ：随机分组，尽量均匀分布到下游Bolt中
将流分组定义为混排。这种混排分组意味着来自Spout的输入将混排，或随机分发给此Bolt中的任务。shuffle
grouping对各个task的tuple分配的比较均匀。
Fields Grouping ：按字段分组，按数据中field值进行分组；相同field值的Tuple被发送到相同的Task
这种grouping机制保证相同field值的tuple会去同一个task，这对于WordCount来说非常关键，如果同一个单词不去同一个task，那么统计出来的单词次数就不对了。“if
the stream is grouped by the “user-id” field, tuples
with the same “user-id” will always Go to the same task”.
—— 小示例
All grouping ：广播
广播发送， 对于每一个tuple将会复制到每一个bolt中处理。
Global grouping ：全局分组，Tuple被分配到一个Bolt中的一个Task，实现事务性的Topology。
Stream中的所有的tuple都会发送给同一个bolt任务处理，所有的tuple将会发送给拥有最小task_id的bolt任务处理。
None grouping ：不分组
不关注并行处理负载均衡策略时使用该方式，目前等同于shuffle grouping,另外storm将会把bolt任务和他的上游提供数据的任务安排在同一个线程下。
Direct grouping ：直接分组 指定分组
由tuple的发射单元直接决定tuple将发射给那个bolt，一般情况下是由接收tuple的bolt决定接收哪个bolt发射的Tuple。这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。
只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的taskid
(OutputCollector.emit方法也会返回taskid)。
另外，Storm还提供了用户自定义Streaming Grouping接口，如果上述Streaming
Grouping都无法满足实际业务需求，也可以自己实现，只需要实现backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping接口，该接口重定义了如下方法：
List chooseTasks(int taskId, List values)
上面几种Streaming Group的内置实现中，最常用的应该是Shuffle Grouping、Fields
Grouping、Direct Grouping这三种，使用其它的也能满足特定的应用需求。
5、可靠性
(1)、spout的可靠性
spout会记录它所发射出去的tuple，当下游任意一个bolt处理失败时spout能够重新发射该tuple。在spout的nextTuple()发送一个tuple时，为实现可靠消息处理需要给每个spout发出的tuple带上唯一ID，并将该ID作为参数传递给SpoutOutputCollector的emit()方法：collector.emit(new
Values("value1","value2"), tupleID);
实际上Values extends ArrayList<Object>
保障过程中，每个bolt每收到一个tuple，都要向上游应答或报错，在tuple树上的所有bolt都确认应答，spout才会隐式调用ack()方法表明这条消息（一条完整的流）已经处理完毕，将会对编号ID的消息应答确认；处理报错、超时则会调用fail()方法。
(2)、bolt的可靠性
bolt的可靠消息处理机制包含两个步骤：
a、当发射衍生的tuple，需要锚定读入的tuple
b、当处理消息时，需要应答或报错
可以通过OutputCollector中emit()的一个重载函数锚定或tuple：collector.emit(tuple,
new Values(word)); 并且需要调用一次this.collector.ack(tuple)应答。
6、高性能并行计算引擎Storm和Spark比较
Spark基于这样的理念，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。每次输入是一次性将所有数据分部到各机器节点读入，通过内存计算将结果RDD临时保存内存中。一次跑批将所有的任务根据惰性RDD的区别来拆解不现的stage，下一个的stage的输入为上一个stage的输出。这一过程全部都是在内存中完成。（内存不足也可以硬盘）所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop
map/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。
而Storm的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本的计算过程，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出。和Spark相反，这个是把数据传递给过程。Strom任务提交后组成一个Topology,会一直不断的取数据进行处理，如果没有执行停止命令，任务不会停止。而Spak可以当成是一次性的（spark
streaming不是一次性的）任务。数据处理完后任务就结束。
两个框架都用于处理大量数据的并行计算。
Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。
Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。
不过Spark流模块（Streaming Module）倒是和Storm相类似（都是流计算引擎），尽管并非完全一样。
Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发。
不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势，不过Storm计算时间延迟要小。
总结下，Spark和Storm设计相反，而Spark Steaming才和Storm类似，前者有数据平滑窗口（sliding
window），而后者需要自己去维护这个窗口。
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