===> 什么是 Storm?

        --> Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统,遵循 Eclipse Public License 1.0。

        --> Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。

        --> 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。

            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用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。

               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 支持离线计算和流式计算

        --> 离线计算：批量获取数据，批量传输数据，周期性比量计算数据，数据展示（Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS）

            --- 代表技术：

                    -- Sqoop 批量导入数据

                    -- HDFS 批量存储数据

                    -- MapReduce 批量计算

                    -- Hive

        --> 流式计算：数据实时产生，数据实时传输，数据实时计算，实时展示（Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> Redis）

            --- 代表技术：

                    -- Flume 实时获取数据

                    -- Kafka/metaq 实时数据存储

                    -- Storm/JStorm 实时数据计算

                    -- Redis 实时结果缓存，持久化存储（MySQL）

===> Storm 与 Hadoop 的区别

        --> 

Storm	Hadoop
用于实时计算	用于离线计算
处理的数据保存在内存中，连连不断	处理的数据保存在文件系统中
数据通过网络传输进来	从 HDFS 平台获取数据

===> Storm 体系结构

===> Storm 运行流程

        --> Storm 结构中各部分职责：

            --- Nimbus: 

                    负责资源分配和任务调度

            --- Supervisor: 

            负责接受 Nimbus 分配的任务，启动和停止属于自己管理的 worker 进程

                  （*）可通过配置文件设置当前 supervisor 上启动几个 worker 进程

            --- Worker:

                    运行具体处理 组件逻辑 ，任务类型有两种：

                    -- Spout任务

                    -- Bolt 任务

            --- Executor: 

                        Storm 0.8 之后， Executor 为 Worker 进程中的具体的物理线程，同一个 Spout/Bolt的 Task可能会共享一个物理线程,一个 Executor 中只能运行隶属于同一个 Spout/Bolt 的 Task

            --- Task: 

                    worker 中每一个 spout/bolt 的线程称为一个 task， 在 storm0.8 之后， task 不再与物理线程对应，不同 spout/bolt 的 task 可能会共享一个物理线程，该 线程称为 executor

===> Strom 伪分布式安装部署

        --> 安装前需要部署 Zookeeper 环境，参见：http://blog.51cto.com/songqinglong/2062909 

        --> 解压：

        --> 配置环境变量

        --> 修改配置文件

        --> 启动Storm

            --- 伪分部模式：

            --- 完全分部式：

                    -- 主节点

                    -- 从节点

        --> 查看:  http://ip:8080

===> Strom 完全分布式安装部署

        --> 安装方式与伪分布式基本相同，只需要将安装目录copy 到其它节点上即可

===> Storm HA

        --> 只需修改storm.yaml 文件中的 nimbus.seeds: ["bigdata1"] ，将主机加入到此列表中，并在主机上启动 nimbus 即可

===> Storm 常用命令 

        --> 提交任务

            --- 格式：storm jar    ***.jar   [Toplogy名字：类名字]   别名

            --- 示例：

        --> 杀死任务

            --- 格式：storm  kill  任务名称   -w  10    注： -w  等待秒数

            --- 示例：

        --> 停用任务

            --- 格式：storm deactivte 任务名称

            --- 示例：

            --- 格式：storm activate 任务名称

            --- 示例：

        --> 重新部署任务

            --- 格式：storm rebalance 任务名称

            --- 示例：

            --- (*) 当集群有所变动，此命令将会信用拓扑，然后在相应的超时时间内重启拓扑，重新分配任务

===> Storm 中 WordCount 程序流程分析

        --> 通过查看 Storm  UI 上每个组件的events 链接，可以查看 Storm 的每个组件（spout/blot）发送的消息

        --> 需要开启 Debug 功能，在配置文件中添加下列参数并重新启动 storm 

        -->

 

===> Storm 编程模型

        --> Topology: Storm 中运行的一个实时应用程序的名称

        --> Spout: 在一个topology 中获取源数据流，然后转换为 topology 的内部源数据

        --> Bolt: 接受数据然后执行处理，用户可以在其中执行自己想要的操作

        --> Tuple: 一次消息传递的基本单元

        --> Stream: 表示数据的流向

        --> StreamGroup: 数据分组策略

            --- Shuffle Grouping: 随机分组，尽量均匀的分布到下游 Bolt 中

            --- 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

            --- All grouping： 广播

            --- Global grouping： 全局分组， Tuple 被分配到一个 Bolt 中的同一个Task 中，实现事物性的 Topology

            ---  None grouping： 不分组

            --- Direct grouping： 直接分组，指定分组

===> Storm 集群在 Zookeeper 中保存的数据结构

===> Strom 任务提交

本文转自   tianshuai369   51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/songqinglong/2067815