1、storm的基本介绍
2、storm的架构模型
3、storm的安装
4、storm的UI管理界面
5、storm的编程模型
6、storm的入门程序
7、storm的并行度
8、storm的消息的分发策略
9、strom与kafka的集成 搞定
10、 实时看板综合案例
storm的官网：http://storm.apache.org/
twitter公司开源提供的，最早的一个版本是0.8.0，处理速度比较快
认知的海岛越大，无知的海岸线越长
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。
Storm有如下特点：
在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于Google Map/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。同样，Storm也为大数据的实时计算提供了一些简单优美的原语，这大大降低了开发并行实时处理的任务的复杂性，帮助你快速、高效的开发应用。
在Storm集群中真正运行topology的主要有三个实体：工作进程、线程和任务。Storm集群中的每台机器上都可以运行多个工作进程，每个工作进程又可创建多个线程，每个线程可以执行多个任务，任务是真正进行数据处理的实体，我们开发的spout、bolt就是作为一个或者多个任务的方式执行的。
因此，计算任务在多个线程、进程和服务器之间并行进行，支持灵活的水平扩展。
Storm可以保证spout发出的每条消息都能被“完全处理”，这也是直接区别于其他实时系统的地方，如S4。
请注意，spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息，可以形象的理解为一棵消息树，其中spout发出的消息为树根，Storm会跟踪这棵消息树的处理情况，只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了，Storm才会认为spout发出的这个消息已经被“完全处理”。如果这棵消息树中的任何一个消息处理失败了，或者整棵消息树在限定的时间内没有“完全处理”，那么spout发出的消息就会重发。
考虑到尽可能减少对内存的消耗，Storm并不会跟踪消息树中的每个消息，而是采用了一些特殊的策略，它把消息树当作一个整体来跟踪，对消息树中所有消息的唯一id进行异或计算，通过是否为零来判定spout发出的消息是否被“完全处理”，这极大的节约了内存和简化了判定逻辑，后面会对这种机制进行详细介绍。
这种模式，每发送一个消息，都会同步发送一个ack/fail，对于网络的带宽会有一定的消耗，如果对于可靠性要求不高，可通过使用不同的emit接口关闭该模式。
上面所说的，Storm保证了每个消息至少被处理一次，但是对于有些计算场合，会严格要求每个消息只被处理一次，幸而Storm的0.7.0引入了事务性拓扑，解决了这个问题，后面会有详述。
如果在消息处理过程中出了一些异常，Storm会重新安排这个出问题的处理单元。Storm保证一个处理单元永远运行（除非你显式杀掉这个处理单元）。
当然，如果处理单元中存储了中间状态，那么当处理单元重新被Storm启动的时候，需要应用自己处理中间状态的恢复。
除了用java实现spout和bolt，你还可以使用任何你熟悉的编程语言来完成这项工作，这一切得益于Storm所谓的多语言协议。多语言协议是Storm内部的一种特殊协议，允许spout或者bolt使用标准输入和标准输出来进行消息传递，传递的消息为单行文本或者是json编码的多行。
Storm支持多语言编程主要是通过ShellBolt, ShellSpout和ShellProcess这些类来实现的，这些类都实现了IBolt
和 ISpout接口，以及让shell通过java的ProcessBuilder类来执行脚本或者程序的协议。
可以看到，采用这种方式，每个tuple在处理的时候都需要进行json的编解码，因此在吞吐量上会有较大影响。
Storm有一种“本地模式”，也就是在进程中模拟一个Storm集群的所有功能，以本地模式运行topology跟在集群上运行topology类似，这对于我们开发和测试来说非常有用。
与mapreduce相比较：
storm比较快，mapreduce比较慢
strom是流式处理 ，mapreduce是一堆数据处理一次
最终要的特点：流式处理，处理速度快
原文地址：https://www.cnblogs.com/mediocreWorld/p/11223342.html
