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Storm是一个流计算框架，处理的数据是实时消息队列中的，所以需要我们写好一个topology逻辑放在那，接收进来的数据来处理，所以是通过移动数据平均分配到机器资源来获得高效率。
Storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以Storm的速度相比较Hadoop非常快（瓶颈是内存，cpu）。其缺点就是不够灵活：必须要先写好topology结构来等数据进来分析。
Storm 关注的是数据多次处理一次写入，而 Hadoop 关注的是数据一次写入，多次查询使用。Storm系统运行起来后是持续不断的，而Hadoop往往只是在业务需要时调用数据。
Nimbus：负责资源分配和任务调度。相当于hadoop中的JobTracker.
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。相当于hadoop中的TaskTracker.
Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。
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，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称executor。
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。
Spout：在一个topology中产生源数据流的组件。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。Spout是一个主动的角色，其接口中有个nextTuple()函数，Storm框架会不停地调用此函数，用户只要在其中生成源数据即可。
Bolt：在一个topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。Bolt是一个被 动的角色，其接口中有个execute(Tuple input)函数,在接受到消息后会调用此函数，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。本来应该是一个key-value的map，但是由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好，所以tuple中只要按序填入各个value就行了，所以就是一个value list.
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。
Stream：源源不断传递的tuple就组成了stream.
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xubiao/p/5337594.html
