什么是storm

光环大数据就业培训机构认为，   Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

    Storm主要分为两种组件Nimbus和Supervisor。这两种组件都是快速失败的，没有状态。任务状态和心跳信息等都保存在Zookeeper上的，提交的代码资源都在本地机器的硬盘上。

• Nimbus负责在集群里面发送代码，分配工作给机器，并且监控状态。全局只有一个。
• Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程Worker。每一个要运行Storm的机器上都要部署一个，并且，按照机器的配置设定上面分配的槽位数。
• Zookeeper是Storm重点依赖的外部资源。Nimbus和Supervisor甚至实际运行的Worker都是把心跳保存在Zookeeper上的。Nimbus也是根据Zookeerper上的心跳和任务运行状况，进行调度和任务分配的。
• Storm提交运行的程序称为Topology。
• Topology处理的最小的消息单位是一个Tuple，也就是一个任意对象的数组。
• Topology由Spout和Bolt构成。Spout是发出Tuple的结点。Bolt可以随意订阅某个Spout或者Bolt发出的Tuple。Spout和Bolt都统称为component。

下图是一个Topology设计的逻辑图的例子。

下图是Topology的提交流程图。

下图是Storm的数据交互图。可以看出两个模块Nimbus和Supervisor之间没有直接交互。状态都是保存在Zookeeper上。Worker之间通过ZeroMQ传送数据。

虽然，有些地方做得还是不太好，例如，底层使用的ZeroMQ不能控制内存使用(下个release版本，引入了新的消息机制使用netty代替ZeroMQ），多语言支持更多是噱头，Nimbus还不支持HA。但是，就像当年的Hadoop那样，很多公司选择它是因为它是唯一的选择。而这些先期使用者，反过来促进了Storm的发展。

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