呼啦圈的专栏

本文翻译自： https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Tutorial Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。 Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语

功能： 从kafka集群的各个节点读取消息， 负载均衡的负责各个topic的各个partition的数据的读取 支持事务，可以重发失败的message 代码阅读： 重要对象： Map stateCconf:保存kafka消费者信息的zookeeper配置信息. ZkState _state:提供从zookeeper读写kafka消费者信息功能. DynamicPartitionCo

nimbus上会根据提交的topology，产生具体的task，一个task或许是acker、bolt或spout，然后，nimbus会根据当前可用的资源，即supervisor们在zk上注册的信息，看有多少个worker可用，然后均匀分配task到supervisor的worker去。worker会定期的回报心跳到zk，nimbus会监听zk上该心跳节点信息，如果发现某worker挂了，那么会重