Apache Storm
1. Apache Storm是什么
2. Apache Storm核心概念
3. Storm原理架构
4. Storm集群安装部署
5. 启动storm ui、Nimbus和Supervisor
一、Apache Storm是什么
Apache Storm是自由开源的分布式实时计算系统，擅长处理海量数据，适用于数据实时处理而非批处理。
批处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近几年也不会有s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。
举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计就会有不少损失了。 再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，这样商家的利益就有所损失。这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么客户今天白天做的事情要到明天才能反映出来。这也就是为什么需要实时处理的原因。
二、Apache Storm核心概念
1. Nimbus：Storm集群主节点，负责资源分配和任务调度。我们提交任务和截止任务都是在Nimbus上操作的。
一个Storm集群只有一个Nimbus节点。
2. Supervisor：Storm集群工作节点，接受Nimbus分配任务，管理所有Worker。
3. Worker：工作进程，每个工作进程中都有多个Task。
4. Task：任务，每个Spout和Bolt都是一个任务，每个任务都是一个线程。
5. Topology：计算拓扑，包含了应用程序的逻辑。
6. Stream：消息流，关键抽象，是没有边界的Tuple序列。
7. Spout：消息流的源头，Topology的消息生产者。
8. Bolt：消息处理单元，可以过滤、聚合、查询数据库。
9. Stream grouping：消息分发策略，一共6种，定义每个Bolt接受何种输入。
10. Reliability：可靠性，Storm保证每个Tuple都会被处理。
三、Storm原理架构
1. Storm
Zookeeper集群在Storm集群中的作用：
Zookeeper集群负责Nimbus节点和Supervior节点之间的通信，监控各个节点之间的状态。
比如通常我们提交任务的时候是在Nimbus节点上执行的，Nimbus节点通过zk集群将任务分发下去，而Supervisor是真正执行任务的地方。
Nimbus节点通过zk集群监控各个Supervisor节点的状态，当某个Supervisor节点出现故障的时候，
Nimbus节点就会通过zk集群将那个Supervisor节点上的任务重新分发，在其他Supervisor节点上执行。这就意味着Storm集群也是高可用集群，
如果Nimbus节点出现故障的时候，整个任务并不会停止，但是任务的管理会出现影响，通常这种情况下我们只需要将Nimbus节点恢复就可以了。
Nimbus节点不支持高可用，这也是Storm目前面临的问题之一。不过一般情况下，Nimbus节点的压力不大，通常不会出现问题。
一般情况下，Zookeeper集群的压力并不大，一般只需要部署3台就够了。Zookeeper集群在Storm集群中逻辑上是独立的，但在实际部署的时候，一般会将zk节点部署在Nimbus节点或Supervisor节点上。
2. 数据处理流程图
storm处理数据的特点：数据源源不断，不断处理。
3. 拓扑图分析
storm中是没有数据存储结构的，我们需要自己设计数据落地接口，指明数据存储到哪一部分中。Storm本身是不存储数据的。
参照于： https://www.cnblogs.com/zhaojiankai/p/7257617.html