Storm架构

Storm是什么？
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与Hadoop的区别
Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。
Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。
Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。
Storm与Hadoop的编程模型相似

Storm与Spark的区别
Continuous Streaming 持续流式计算：单独处理每条记录，并在记录出现时立即处理。Storm采用这种计算模式
微批量计算：将多个记录组合（可以按照记录的数量或者时间分割出来）为一个单位，然后进行计算处理。Spark Streaming计算框架采用这种模式。

Storm核心组件

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。—通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。
Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。
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。

Storm编程模型

Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。（拓扑）
Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。
通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。
Bolt：接受数据然后执行处理的组件,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，理解为一组消息就是一个Tuple。
Stream：表示数据的流向。