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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。
Storm适用的场景：
1、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2、分布式RPC：由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。
在这个教程里面我们将学习如何创建Topologies, 并且把topologies部署到storm的集群里面去。Java将是我们主要的示范语言， 个别例子会使用python以演示storm的多语言特性。
这个教程使用storm-starter项目里面的例子。我推荐你们下载这个项目的代码并且跟着教程一起做。先读一下：配置storm开发环境和新建一个strom项目这两篇文章把你的机器设置好。
storm的集群表面上看和hadoop的集群非常像。但是在Hadoop上面你运行的是MapReduce的Job, 而在Storm上面你运行的是Topology。它们是非常不一样的 — 一个关键的区别是： 一个MapReduce Job最终会结束， 而一个Topology运永远运行（除非你显式的杀掉他）。
在Storm的集群里面有两种节点： 控制节点(master node)和工作节点(worker node)。控制节点上面运行一个后台程序： Nimbus， 它的作用类似Hadoop里面的JobTracker。Nimbus负责在集群里面分布代码，分配工作给机器， 并且监控状态。
每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点（类似 TaskTracker）。Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要 启动/关闭工作进程。每一个工作进程执行一个Topology（类似 Job）的一个子集；一个运行的Topology由运行在很多机器上的很多工作进程 Worker（类似 Child）组成。
storm topology结构
Storm VS MapReduce
Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作都是通过一个Zookeeper集群来完成。并且，nimbus进程和supervisor都是快速失败（fail-fast)和无状态的。所有的状态要么在Zookeeper里面， 要么在本地磁盘上。这也就意味着你可以用kill -9来杀死nimbus和supervisor进程， 然后再重启它们，它们可以继续工作， 就好像什么都没有发生过似的。这个设计使得storm不可思议的稳定。
为了在storm上面做实时计算， 你要去建立一些topologies。一个topology就是一个计算节点所组成的图。Topology里面的每个处理节点都包含处理逻辑， 而节点之间的连接则表示数据流动的方向。
运行一个Topology是很简单的。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。然后运行类似下面的这个命令。
strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2
这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2。这个类的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到nimbus并且上传jar文件。
因为topology的定义其实就是一个Thrift结构并且nimbus就是一个Thrift服务， 有可以用任何语言创建并且提交topology。上面的方面是用JVM
-based语言提交的最简单的方法, 看一下文章: 在生产集群上运行topology去看看怎么启动以及停止topologies。
Stream是storm里面的关键抽象。一个stream是一个没有边界的tuple序列。storm提供一些原语来分布式地、可靠地把一个stream传输进一个新的stream。比如： 你可以把一个tweets流传输到热门话题的流。
storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。你可以实现Spout和Bolt对应的接口以处理你的应用的逻辑。
spout的流的源头。比如一个spout可能从Kestrel队列里面读取消息并且把这些消息发射成一个流。又比如一个spout可以调用twitter的一个api并且把返回的tweets发射成一个流。
通常Spout会从外部数据源（队列、数据库等）读取数据，然后封装成Tuple形式，之后发送到Stream中。Spout是一个主动的角色，在接口内部有个nextTuple函数，Storm框架会不停的调用该函数。
bolt可以接收任意多个输入stream， 作一些处理， 有些bolt可能还会发射一些新的stream。一些复杂的流转换， 比如从一些tweet里面计算出热门话题， 需要多个步骤， 从而也就需要多个bolt。 Bolt可以做任何事情: 运行函数， 过滤tuple, 做一些聚合， 做一些合并以及访问数据库等等。
Bolt处理输入的Stream，并产生新的输出Stream。Bolt可以执行过滤、函数操作、Join、操作数据库等任何操作。Bolt是一个被动的角色，其接口中有一个execute(Tuple input)方法，在接收到消息之后会调用此函数，用户可以在此方法中执行自己的处理逻辑。
spout和bolt所组成一个网络会被打包成topology， topology是storm里面最高一级的抽象（类似 Job）， 你可以把topology提交给storm的集群来运行。topology的结构在Topology那一段已经说过了，这里就不再赘述了。
topology结构
topology里面的每一个节点都是并行运行的。 在你的topology里面， 你可以指定每个节点的并行度， storm则会在集群里面分配那么多线程来同时计算。
一个topology会一直运行直到你显式停止它。storm自动重新分配一些运行失败的任务， 并且storm保证你不会有数据丢失， 即使在一些机器意外停机并且消息被丢掉的情况下。
storm使用tuple来作为它的数据模型。每个tuple是一堆值，每个值有一个名字，并且每个值可以是任何类型， 在我的理解里面一个tuple可以看作一个没有方法的java对象。总体来看，storm支持所有的基本类型、字符串以及字节数组作为tuple的值类型。你也可以使用你自己定义的类型来作为值类型， 只要你实现对应的序列化器(serializer)。
一个Tuple代表数据流中的一个基本的处理单元，例如一条cookie日志，它可以包含多个Field，每个Field表示一个属性。
Tuple本来应该是一个Key-Value的Map，由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好了，所以Tuple只需要按序填入各个Value，所以就是一个Value List。
一个没有边界的、源源不断的、连续的Tuple序列就组成了Stream。
topology里面的每个节点必须定义它要发射的tuple的每个字段。 比如下面这个bolt定义它所发射的tuple包含两个字段，类型分别是: double和triple。
publicclassDoubleAndTripleBoltimplementsIRichBolt {
privateOutputCollectorBase _collector;
@Override
publicvoidprepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollectorBase collector) {
_collector = collector;
}
@Override
publicvoidexecute(Tuple input) {
intval = input.getInteger(0);
_collector.emit(input,newValues(val*2, val*3));
_collector.ack(input);
}
@Override
publicvoidcleanup() {
}
@Override
publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(newFields("double","triple"));
}
}
declareOutputFields方法定义要输出的字段 ： ["double", "triple"]。这个bolt的其它部分我们接下来会解释。
让我们来看一个简单的topology的例子， 我们看一下storm-starter里面的ExclamationTopology:
TopologyBuilder builder =newTopologyBuilder();
builder.setSpout(1,newTestWordSpout(),10);
builder.setBolt(2,newExclamationBolt(),3)
.shuffleGrouping(1);
builder.setBolt(3,newExclamationBolt(),2)
.shuffleGrouping(2);
这个Topology包含一个Spout和两个Bolt。Spout发射单词， 每个bolt在每个单词后面加个”!!!”。这三个节点被排成一条线: spout发射单词给第一个bolt， 第一个bolt然后把处理好的单词发射给第二个bolt。如果spout发射的单词是["bob"]和["john"], 那么第二个bolt会发射["bolt!!!!!!"]和["john!!!!!!"]出来。
我们使用setSpout和setBolt来定义Topology里面的节点。这些方法接收我们指定的一个id， 一个包含处理逻辑的对象(spout或者bolt), 以及你所需要的并行度。
这个包含处理的对象如果是spout那么要实现IRichSpout的接口， 如果是bolt，那么就要实现IRichBolt接口.
最后一个指定并行度的参数是可选的。它表示集群里面需要多少个thread来一起执行这个节点。如果你忽略它那么storm会分配一个线程来执行这个节点。
setBolt方法返回一个InputDeclarer对象， 这个对象是用来定义Bolt的输入。 这里第一个Bolt声明它要读取spout所发射的所有的tuple — 使用shuffle grouping。而第二个bolt声明它读取第一个bolt所发射的tuple。shuffle grouping表示所有的tuple会被随机的分发给bolt的所有task。给task分发tuple的策略有很多种，后面会介绍。
如果你想第二个bolt读取spout和第一个bolt所发射的所有的tuple， 那么你应该这样定义第二个bolt:
builder.setBolt(3,newExclamationBolt(),5)
.shuffleGrouping(1)
.shuffleGrouping(2);
让我们深入地看一下这个topology里面的spout和bolt是怎么实现的。Spout负责发射新的tuple到这个topology里面来。TestWordSpout从["nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"]里面随机选择一个单词发射出来。TestWordSpout里面的nextTuple()方法是这样定义的：
publicvoidnextTuple() {
Utils.sleep(100);
finalString[] words =newString[] {"nathan","mike",
"jackson","golda","bertels"};
finalRandom rand =newRandom();
finalString word = words[rand.nextInt(words.length)];
_collector.emit(newValues(word));
}
可以看到，实现很简单。
ExclamationBolt把”!!!”拼接到输入tuple后面。我们来看下ExclamationBolt的完整实现。
publicstaticclassExclamationBoltimplementsIRichBolt {
OutputCollector _collector;
publicvoidprepare(Map conf, TopologyContext context,
OutputCollector collector) {
_collector = collector;
}
publicvoidexecute(Tuple tuple) {
_collector.emit(tuple,newValues(tuple.getString(0) +"!!!"));
_collector.ack(tuple);
}
publicvoidcleanup() {
}
publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(newFields("word"));
}
}
prepare方法提供给bolt一个Outputcollector用来发射tuple。Bolt可以在任何时候发射tuple — 在prepare, execute或者cleanup方法里面, 或者甚至在另一个线程里面异步发射。这里prepare方法只是简单地把OutputCollector作为一个类字段保存下来给后面execute方法使用。
execute方法从bolt的一个输入接收tuple(一个bolt可能有多个输入源). ExclamationBolt获取tuple的第一个字段，加上”!!!”之后再发射出去。如果一个bolt有多个输入源，你可以通过调用Tuple#getSourceComponent方法来知道它是来自哪个输入源的。
execute方法里面还有其它一些事情值得一提： 输入tuple被作为emit方法的第一个参数，并且输入tuple在最后一行被ack。这些呢都是Storm可靠性API的一部分，后面会解释。
cleanup方法在bolt被关闭的时候调用， 它应该清理所有被打开的资源。但是集群不保证这个方法一定会被执行。比如执行task的机器down掉了，那么根本就没有办法来调用那个方法。cleanup设计的时候是被用来在local mode的时候才被调用(也就是说在一个进程里面模拟整个storm集群), 并且你想在关闭一些topology的时候避免资源泄漏。
最后，declareOutputFields定义一个叫做”word”的字段的tuple。
以local mode运行ExclamationTopology
让我们看看怎么以local mode运行ExclamationToplogy。
storm的运行有两种模式: 本地模式和分布式模式. 在本地模式中， storm用一个进程里面的线程来模拟所有的spout和bolt. 本地模式对开发和测试来说比较有用。 你运行storm-starter里面的topology的时候它们就是以本地模式运行的， 你可以看到topology里面的每一个组件在发射什么消息。
在分布式模式下， storm由一堆机器组成。当你提交topology给master的时候， 你同时也把topology的代码提交了。master负责分发你的代码并且负责给你的topolgoy分配工作进程。如果一个工作进程挂掉了， master节点会把认为重新分配到其它节点。关于如何在一个集群上面运行topology， 你可以看看Running topologies on a production cluster文章。
下面是以本地模式运行ExclamationTopology的代码:
Config conf =newConfig();
conf.setDebug(true);
conf.setNumWorkers(2);
LocalCluster cluster =newLocalCluster();
cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());
Utils.sleep(10000);
cluster.killTopology("test");
cluster.shutdown();
首先， 这个代码定义通过定义一个LocalCluster对象来定义一个进程内的集群。提交topology给这个虚拟的集群和提交topology给分布式集群是一样的。通过调用submitTopology方法来提交topology， 它接受三个参数：要运行的topology的名字，一个配置对象以及要运行的topology本身。
topology的名字是用来唯一区别一个topology的，这样你然后可以用这个名字来杀死这个topology的。前面已经说过了， 你必须显式的杀掉一个topology， 否则它会一直运行。
Conf对象可以配置很多东西， 下面两个是最常见的：
感兴趣的话可以去看看Conf对象的Javadoc去看看topology的所有配置。
可以看看创建一个新storm项目去看看怎么配置开发环境以使你能够以本地模式运行topology.
运行中的Topology主要由以下三个组件组成的：
Worker processes（进程）
Executors (threads)（线程）
Tasks
Spout或者Bolt的Task个数一旦指定之后就不能改变了，而Executor的数量可以根据情况来进行动态的调整。默认情况下# executor = #tasks即一个Executor中运行着一个Task
流分组策略告诉topology如何在两个组件之间发送tuple。 要记住， spouts和bolts以很多task的形式在topology里面同步执行。如果从task的粒度来看一个运行的topology， 它应该是这样的:
从task角度来看topology
当Bolt A的一个task要发送一个tuple给Bolt B， 它应该发送给Bolt B的哪个task呢？
stream grouping专门回答这种问题的。在我们深入研究不同的stream grouping之前， 让我们看一下storm-starter里面的另外一个topology。WordCountTopology读取一些句子， 输出句子里面每个单词出现的次数.
TopologyBuilder builder =newTopologyBuilder();
builder.setSpout(1,newRandomSentenceSpout(),5);
builder.setBolt(2,newSplitSentence(),8)
.shuffleGrouping(1);
builder.setBolt(3,newWordCount(),12)
.fieldsGrouping(2,newFields("word"));
SplitSentence对于句子里面的每个单词发射一个新的tuple, WordCount在内存里面维护一个单词->次数的mapping， WordCount每收到一个单词， 它就更新内存里面的统计状态。
有好几种不同的stream grouping:
fields grouping是stream合并，stream聚合以及很多其它场景的基础。在背后呢， fields grouping使用的一致性哈希来分配tuple的。
还有一些其它类型的stream grouping. 你可以在Concepts一章里更详细的了解。
下面是一些常用的 “路由选择” 机制：
Storm的Grouping即消息的Partition机制。当一个Tuple被发送时，如何确定将它发送个某个（些）Task来处理？？
l ShuffleGrouping：随机选择一个Task来发送。
l FiledGrouping：根据Tuple中Fields来做一致性hash，相同hash值的Tuple被发送到相同的Task。
l AllGrouping：广播发送，将每一个Tuple发送到所有的Task。
l GlobalGrouping：所有的Tuple会被发送到某个Bolt中的id最小的那个Task。
l NoneGrouping：不关心Tuple发送给哪个Task来处理，等价于ShuffleGrouping。
l DirectGrouping：直接将Tuple发送到指定的Task来处理。
Bolt可以使用任何语言来定义。用其它语言定义的bolt会被当作子进程(subprocess)来执行， storm使用JSON消息通过stdin/stdout来和这些subprocess通信。这个通信协议是一个只有100行的库， storm团队给这些库开发了对应的Ruby, Python和Fancy版本。
下面是WordCountTopology里面的SplitSentence的定义:
publicstaticclassSplitSentenceextendsShellBoltimplementsIRichBolt {
publicSplitSentence() {
super("python","splitsentence.py");
}
publicvoiddeclareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
declarer.declare(newFields("word"));
}
}
SplitSentence继承自ShellBolt并且声明这个Bolt用python来运行，并且参数是: splitsentence.py。下面是splitsentence.py的定义:
importstorm
classSplitSentenceBolt(storm.BasicBolt):
defprocess(self, tup):
words=tup.values[0].split(" ")
forwordinwords:
storm.emit([word])
SplitSentenceBolt().run()
更多有关用其它语言定义Spout和Bolt的信息， 以及用其它语言来创建topology的 信息可以参见: Using non-JVM languages with Storm.
在这个教程的前面，我们跳过了有关tuple的一些特征。这些特征就是storm的可靠性API： storm如何保证spout发出的每一个tuple都被完整处理。看看《storm如何保证消息不丢失》以更深入了解storm的可靠性API.
Storm允许用户在Spout中发射一个新的源Tuple时为其指定一个MessageId，这个MessageId可以是任意的Object对象。多个源Tuple可以共用同一个MessageId，表示这多个源Tuple对用户来说是同一个消息单元。Storm的可靠性是指Storm会告知用户每一个消息单元是否在一个指定的时间内被完全处理。完全处理的意思是该MessageId绑定的源Tuple以及由该源Tuple衍生的所有Tuple都经过了Topology中每一个应该到达的Bolt的处理。
在Spout中由message 1绑定的tuple1和tuple2分别经过bolt1和bolt2的处理，然后生成了两个新的Tuple，并最终流向了bolt3。当bolt3处理完之后，称message 1被完全处理了。
Storm中的每一个Topology中都包含有一个Acker组件。Acker组件的任务就是跟踪从Spout中流出的每一个messageId所绑定的Tuple树中的所有Tuple的处理情况。如果在用户设置的最大超时时间内这些Tuple没有被完全处理，那么Acker会告诉Spout该消息处理失败，相反则会告知Spout该消息处理成功。
那么Acker是如何记录Tuple的处理结果呢？？
A xor A = 0.
A xor B…xor B xor A = 0，其中每一个操作数出现且仅出现两次。
在Spout中，Storm系统会为用户指定的MessageId生成一个对应的64位的整数，作为整个Tuple Tree的RootId。RootId会被传递给Acker以及后续的Bolt来作为该消息单元的唯一标识。同时，无论Spout还是Bolt每次新生成一个Tuple时，都会赋予该Tuple一个唯一的64位整数的Id。
当Spout发射完某个MessageId对应的源Tuple之后，它会告诉Acker自己发射的RootId以及生成的那些源Tuple的Id。而当Bolt处理完一个输入Tuple并产生出新的Tuple时，也会告知Acker自己处理的输入Tuple的Id以及新生成的那些Tuple的Id。Acker只需要对这些Id进行异或运算，就能判断出该RootId对应的消息单元是否成功处理完成了。
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