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翻译太累了，再也不想去翻译了，真的太累了：
在这个教程中, 你将学到如何创建一个Storm topologies以及怎样把它部署到storm集群上。本教程中，Java将作为主要使用的语言，但在一小部分示例中将会使用Python来阐述storm处理多语言的能力。
本教程使用的例子来自于 storm-starter 项目. 我们建议你拷贝该项目并跟随这个例子来进行学习。 请阅读 Setting up a development environment 和 Creating a new Storm project 创建好相应的基础环境。
Storm集群在表面上与Hadoop集群相似。在Hadoop上运行"MapReduce jobs"，而在Storm上运行的是"topologies"。 "Jobs" and "topologies" 它们本身非常的不同 -- 一个关键的不同的是MapReduce job最终会完成并结束，而topology的消息处理将无限期进行下去（除非你kill它）。
在storm集群中，有两类节点。Master节点运行守护进程称为"Nimbus"，它有点像 Hadoop 的 "JobTracker"。Nimbus负责集群的代码分发，任务分配，故障监控。
每个工作节点运行的守护进程称为"Supervisor"。Supervisor 负责监听分配到它自己机器的作业，根据需要启动和停止相应的工作进程，当然这些工作进程也是Nimbus分派给它的。每个工作进程执行topology的一个子集；一个运行的topology是由分布在多个机器的多个工作进程组成的。
Nimbus 与 Supervisors 所有的协调工作是由 Zookeeper 集群完成的. 此外，Nimbus 守护进程 和 Supervisor 守护进程 是无状态的，快速失败的机制。 所有的状态保存在Zookeeper上或者本地磁盘中。这就是说，你用kill -9杀掉Nimbus 或者Supervisors，它们重新启动后就像什么都没有发生一样，这样的设计让storm集群拥有令人难以置信的稳定性。
在Storm上进行实时计算，你需要创建名为 "topologies" 的这么个东西。一个topology是一个计算的图，每个在topology中的节点（以下部分也称作“组件”）包含了处理逻辑，以及多个节点间数据传送的联系和方式。运行一个topology很直接简单的。第一，你把你的java code和它所有的依赖打成一个单独的jar包。然后，你用如下的命令去运行就可以了。
storm jar all-my-code.jar org.apache.storm.MyTopology arg1 arg2
这个例子中运行的类是 org.apache.storm.MyTopology 且带着两个参数 arg1 和 arg2.
这个类的主要功能是定义topology，并被提交到Nimbus中。命令 storm jar 就是用来加载这个topology jar的。
因为topology的定义方式就是Thrift的结构，Nimbus也是一个Thrift服务，所以你可以用任何语言去创建topologies并提交。以上的例子是最简单的方式去使用基于JVM的语言（比如java）创建的topology。请阅读 Running topologies on a production cluster 来获得更多的信息关于topology的启动和停止。
Storm里的核心抽象就是 "流"。流 是一个无界的 元组序列。Storm提供原始地、分布式地、可靠地方式 把一个流转变成一个新的流。举例来说，
你可以把一个 tweet 流 转换成一个 趋势主题 的流。
Storm中提供 流转换 的最主要的原生方式是 "spouts" and "bolts"。Spouts 和 bolts 有相应的接口，你需要用你的应用的特定逻辑实现接口即可。
Spout是 流 的源头。举例来说，一个spout也许会从 Kestrel 队列中读取数据并以流的方式发射出来，亦或者一个spout也许会连接Twitter的API,
并发出一个关于tweets的流。
一个bolt可以消费任意数量的输入流，并做一些处理，也可以由此发出一个新的流。复杂流的转换，像从一个tweet流中计算出一个关于趋势话题的流，它要求多个步骤，因此也需要多个bolt。Bolts 能做任何事情，运行方法，过滤元组，做流的聚合，流的连接，写入数据库等。
Spouts 和 bolts 组成的网络 打包到 "topology" 中，它是顶级的抽象，是你需要提交到storm集群执行的东西。一个topology是一个由spout和bolt组成的 做流转换 的图，其中图中的每个节点都可以是一个spout或者一个bolt。图中的边表明了bolt订阅了哪些流，亦或是当一个spout或者bolt发射元组到流中，它发出的元组数据到订阅这个流的所有bolt中去。
topology中节点之间的联系表明了元组数据是怎样去传送的。举例来说，Spout A 和 Bolt B 相连（A 到 B），Spout A 和 Bolt C 相连(A 到 C)，Bolt B 和 Bolt C相连(B 到 C)。每当Spout A发出元组数据时，它会同时发给Bolt B 和 Bolt C。再者，所有Bolt B的输出元组，也会发给Bolt C。
在topology中的每个节点都是并行运行的。因此在你的topology中，你可以为每个节点指定并行运行的数量，然后storm集群将会产生相应数量的线程来执行。
一个topology无限运行，直到你杀掉它才会停止。Storm将自动地重新分配失败过的任务。此外，Storm保证不会有数据丢失，即便是机器挂掉，消息被丢弃。
Storm用元组作为它的数据模型。一个元组是一个命名的，有值的，一般由过个字段组成的序列，序列中的每个字段可以是任何类型的对象。在沙箱之外，Storm提供所有的原始类型，字符串，byte数组作为元组的字段值。如果想用一个其他类型的对象，你需要实现a serializer 接口。
每个topology节点必须声明输出元组的字段。举例来说，这个bolt声明它将输出带有"double" and "triple"两个字段的元组：
public class DoubleAndTripleBolt extends BaseRichBolt {
private OutputCollectorBase _collector;
@Override
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollectorBase collector) {
_collector = collector;
}
@Override
public void execute(Tuple input) {
int val = input.getInteger(0);
_collector.emit(input, new Values(val*2, val*3));
_collector.ack(input);
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("double", "triple"));
}
}
declareOutputFields 方法声明了该bolt的输出的字段 ["double",
"triple"] .这个bolt的剩余部分将在接下来进行说明。
让我们去看一个简单的 topology，去探索更多的概念，去看一下它的代码到底长什么样。让我们看一下 ExclamationTopology 的定义，来自storm-starter的项目:
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 10);
builder.setBolt("exclaim1", new ExclamationBolt(), 3)
.shuffleGrouping("words");
builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 2)
.shuffleGrouping("exclaim1");
这个topology包含了一个spout和两个bolt，这个spout发出words，然后每个bolt都在自己的读入字符串上加上"!!!"。
这些节点被安排成一条线：spout发给第一个bolt，第一个bolt发给第二个bolt。如果spout发出的元组数据是["bob"] 和 ["john"]，通过第二个
bolt后，将发出["bob!!!!!!"] 和 ["john!!!!!!"]。
代码中用 setSpout 和 setBolt 方法定义了节点。这些方法的输入是
一个用户指定的id，包含处理逻辑的对象，你希望该节点并行计算的数量。在这个例子中，这个 spout 的id是 "words" ，两个bolt的id分别为 "exclaim1" 和 "exclaim2"。
包含处理逻辑的spout对象实现了 IRichSpout 接口，bolt对象实现了 IRichBolt 接口。
最后一个参数，是你希望该节点并行计算的数量是多少，这是可选的。它表明了会有多少线程会通过storm集群来执行这个组件（spout或bolt）。
如果你忽略它，Storm集群会分配单线程给该节点。
setBolt 返回一个 InputDeclarer 对象,它用来定义bolt的输入。在这里，bolt
"exclaim1" 声明了它希望通过shuffle分组的方式读取 spout "words"中的所有元组。同理，Bolt "exclaim2"
声明了它希望通过shuffle分组的方式读取 bolt "exclaim1" 所发出的元组数据。
"shuffle 分组" 指元组数据 将会 随机分布地 从输入任务 到bolt任务中。在多个组件（spout或bolt）之间，这里有很多数据分组的方式。
这在接下来的章节中会说明。
如果你希望bolt "exclaim2" 从 spout "words" 和 bolt "exclaim1" 读取所有的元组数据，你需要像下面这样定义：
builder.setBolt("exclaim2", new ExclamationBolt(), 5)
.shuffleGrouping("words")
.shuffleGrouping("exclaim1");
如你所见，输入的定义可以是链式的，bolt可以指定多个源。
让我们深入了解一下spout和bolt在topology中的实现。Spout负责发送新的数据到topology中。 TestWordSpout 在topology中每隔 100ms
发送了一个随机的单词，单词来自列表["nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"]。在 TestWordSpout 中的 nextTuple() 的实现细节如下:
public void nextTuple() {
Utils.sleep(100);
final String[] words = new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};
final Random rand = new Random();
final String word = words[rand.nextInt(words.length)];
_collector.emit(new Values(word));
}
如你所见，这个实现非常简单明了。
ExclamationBolt 给输入的字符串追加上 "!!!" 。 让我们看一下 ExclamationBolt 的完整实现吧：
public static class ExclamationBolt implements IRichBolt {
OutputCollector _collector;
@Override
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
_collector = collector;
}
@Override
public void execute(Tuple tuple) {
_collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
_collector.ack(tuple);
}
@Override
public void cleanup() {
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
@Override
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {
return null;
}
}
prepare 方法提供了一个 OutputCollector 对象，它用来发出元组数据给下游节点。元组数据可以在任意时间从bolt发出
-- 可以在 prepare,execute,
或者 cleanup 方法,或者
在另一个线程，异步地发送。 这里的 prepare 实现很简单，初始化并保存了 OutputCollector 的引用，该引用将在接下来的execute 方法中使用。
execute 方法从该bolt的输入中接收一个元组数据， ExclamationBolt 对象提取元组中的第一个字段，并追加字符串
"!!!" 。如果你实现的bolt订阅了多个输入源，你可以用 Tuple 中的 Tuple#getSourceComponent 方法来获取你当前读取的这个元组数据来自于哪个源。
在 execute 方法中，还有一点东西需要说明。
即输入的元组作为第一个参数 发出 ，然后在最后一行中发出确认消息。这是Storm保证可靠性的API的一部分，它保证数据不会丢失，这在之后的教程会说明。
当一个Bolt将要停止、关闭时，它需要关闭当前打开的资源，此时 cleanup 方法可以被调用。
需要注意的是，这并不保证这个方法在storm集群中一定会被调用：举例来说，如果机器上的任务爆发，这就不会调用这个方法。 cleanup 方法打算用于，当你在 local
mode 上运行你的topology(模拟storm集群的仿真模式), 你能够启动和停止很多topology且不会遭受任何资源泄露的问题。
declareOutputFields 方法声明 ExclamationBolt 发出一个名称为 "word"
的带一个字段的元组。
getComponentConfiguration 方法允许你从很多方面配置这个组件怎样去运行。更多高级的话题，深入的解释，请参见
Configuration.
通常像 cleanup 和 getComponentConfiguration 方法，在bolt中并不是必须去实现的。你可以用一个更为简洁的方式，通过使用一个提供默认实现的基本类去定义bolt，这也许更为合适一些。 ExclamationBolt 可以通过继承 BaseRichBolt,这会更简单一点，就像这样:
public static class ExclamationBolt extends BaseRichBolt {
OutputCollector _collector;
@Override
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {
_collector = collector;
}
@Override
public void execute(Tuple tuple) {
_collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!"));
_collector.ack(tuple);
}
@Override
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
}
让我们来看一下如何在本地模式上运行
ExclamationTopology ，看到它工作起来。
Storm有两种操作模式：本地模式和分布式模式。在本地模式中，Storm通过线程模拟工作节点并在一个进程中完成执行。本地模式在用于开发和测试topology时是很有用处的。当你在本地模式中运行 storm-starter 项目中的 topology 时，你就能看到每个组件发送了什么信息。你可以获取更多关于在本地模式上运行topology的信息，请参见 Local mode。
在分布式模式中，Storm操作的是机器集群。当你提交一个topology给master，你也需要提交运行这个topology所必须的代码。Master将会关注于分发你的代码并分配worker去运行你的topology。如果worker挂掉，master将会重新分配这些代码、topology到其他地方。你可以获取更多关于在分布式模式上运行topology的信息，请参见 Running topologies on a production cluster。
这是在本地模式上运行 ExclamationTopology 的代码:
Config conf = new Config();
conf.setDebug(true);
conf.setNumWorkers(2);
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(10000);
cluster.killTopology("test");
cluster.shutdown();
首先，代码中定义了单进程的伪集群，通过创建 LocalCluster 对象实现。提交topology到虚拟集群，和提交topology到真正的分布式集群是相同的。提交topology使用LocalCluster 的 submitTopology 方法。它需要的参数为
topology的名字，topology的配置，topology本身。
topology的名称是为了标识topology，以便你之后可以停掉它。一个topology将无限期运行，直到你停掉它。
topology的配置可以从多个方面调整topology运行时的形态。这里给出了两个最为常见的配置：
setNumWorkers方法来设置)
表明你希望在storm集群中分配多少进程来执行你的topology。每个在topology中的组件（spout 或 bolt）将会被分配多个线程去执行。线程数的设置是通过组件的 setBolt 和 setSpout 方法。这些线程存在于worker进程中。
每个worker进程包含了处理一些组件的一些线程，例如，你横跨集群指定了300个线程处理所有的组件，且指定了50个worker进程。也就是说，每个工作进程将执行6个线程， 其中的每一个可能又属于不同的组件。调整topology的性能需要通过调整每个组件的并行线程数 和 工作进程中运行的线程数量。setDebug方法来设置), 当设为true的时候,它将告诉Storm打印组件发出的每条信息。这在本地模式测试topology的时候很有用处。但是当你的topology在集群中运行的时候，或许你应该关掉它。这里有很多其他的topology的配置，更多细节请参见 the Javadoc for Config.
学习如何建立自己的开发环境，以便你能用本地模式运行你的topology（比如在eclipse里），请参见 Creating a new Storm project.
流的分组方式告诉一个topology，两个组件是通过怎样的方式传递元组数据。记住，spout 和 bolt 是并行执行在集群上的多个任务中的。如果你想知道一个topology是如何在任务层执行的，它也许就是这样的：
从上图可知，bolt A 有4个task，bolt B有3个task。当bolt A的1个task 发出一个元组给 bolt B,那么bolt A的这个task应该发给bolt B的哪个task呢？
流的分组方式通过告诉storm在两个任务集（上图的 bolt A 的任务集 合 bolt B的任务集）发送元组信息的方式 回答了这个问题。
在我们深入研究不同的流的分组策略前，我们先看一下另一个来自 storm-starter 项目的例子。 WordCountTopology 从spout读取一句话，并分流给 WordCountBolt ，并统计句子中每个词儿出现的次数:
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("sentences", new RandomSentenceSpout(), 5);
builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8)
.shuffleGrouping("sentences");
builder.setBolt("count", new WordCount(), 12)
.fieldsGrouping("split", new Fields("word"));
SplitSentence 发出的元组来自于它接收到的每个句子的每个单词，WordCount 在内存中保留一个map统计单词的次数。每当WordCount
收到一个单词，它将更新map的状态并发出最新的单词统计。
这里有几种不同的流的分组方式。
最简单的分组方式称作 "shuffle grouping" ，这种方式是将元组数据发送给随机的任务。shuffle grouping
用于 WordCountTopology 中，RandomSentenceSpout 发送元组数据给 SplitSentence bolt
的部分。它很有效地把元组数组 均匀分给所有的 SplitSentence bolt
的任务。
一个更有趣的分组方式叫做 "fields grouping"。在本例中，字段分组用于 SplitSentence bolt
和 WordCount bolt 之间。它对
WordCount 的功能至关重要，它保证了相同的单词只会去相同的任务中。否则,会有多个任务接收到相同的单词，它们各自发出的单词统计也是不正确的，因为它们获得的都是不全的信息。 fields grouping 让你可以通过字段来进行数据流的分组，这样就导致了相同的字段值会进入到相同的任务中去。 WordCount 订阅了 SplitSentence 的输出流，并且是通过fields
grouping的方式，本例针对 "word" 字段进行分组, 使相同的单词进入了相同的任务，bolt 就可以给出正确的结果了。
Fields groupings 是 流的连接 和 聚合 的基础实现，它也有其他很多的例子。
在底层, fields groupings 使用 mod hashing 算法来实现的。
这里还有一些其他的分组方式，更多信息请参见 Concepts.
Bolts 可以用任何语言定义。用其他语言写的 Bolts ，是以子进程的方式运行,storm与子进程通信的方式是 通过输入输出 JSON 数据来实现的。通信协议只需要1个100行的适配器代码的库， Storm附带了 Ruby, Python, and Fancy 的适配器的库。
这是 SplitSentence bolt 的定义，来自于 WordCountTopology:
public static class SplitSentence extends ShellBolt implements IRichBolt {
public SplitSentence() {
super("python", "splitsentence.py");
}
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(new Fields("word"));
}
}
SplitSentence 覆盖 ShellBolt 并声明用
python ，运行文件为 splitsentence.py.
这是 splitsentence.py的实现：
import storm
class SplitSentenceBolt(storm.BasicBolt):
def process(self, tup):
words = tup.values[0].split(" ")
for word in words:
storm.emit([word])
SplitSentenceBolt().run()
更多关于用其他语言编写 spout 和 bolt 的信息，创建topology的信息 (以及完全避免 JVM 的方式), 请参见 Using non-JVM languages with Storm.
本教程前面部分,我们跳过了一些方面如元组是怎么发出的，这些方面涉及了Storm的可靠性的API：Storm是如何保证每条来自于spout的消息会被完全完整地被处理。 参见 Guaranteeing message processing 信息看它是如何工作的，以及作为用户的你，如何使用storm的可靠性能的这一优点。
Storm 保证每条信息至少被处理一次. 一个大众化的问题被提出： "你怎么在storm顶层上进行计数操作?计数值会不会超量？" Storm 有一个特性称作事务型topologies，在绝大部分的计算场景中，它的实现可以让消息只传递一次。获取更多事务型的topologies的信息： here.
本教程介绍了storm顶层的核心流的处理过程。storm原生部分 是有很多的事情可以去做的，其中最有意思的应用就是storm的分布式RPC,它具有很强的并行计算的性能。获取更多的关于分布式RPC的信息： here.
这个教程给出了一个关于storm开发，测试，部署的概览，剩余的文档将深入storm的每个方面。
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