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Apache Storm是一个分布式，容错，开放源码的计算系统，让你来处理数据的实时。Storm解决方案还可以提供有保证的处理的数据，与重试未成功处理的第一次数据的能力。
HDInsightStorm被提供作为一个管理的集群集成到Azure环境，在那里它可以被用来作为一个更大的Azure溶液的一部分。例如，Storm可能会使用来自服务，如ServiceBus队列或事件中心，和使用网站或云服务的数据来提供数据可视化。 HDInsightStorm集群也可以在一个Azure虚拟网络，从而降低了延迟与其他通信资源相同的虚拟网络上，也可以允许在私人数据中心的资源安全的通信配置。
要使用Storm开始，请参阅入门Storm在HDInsight。
Storm集群拓扑的过程，而不是MapReduce工作，你可能很熟悉，从HDInsight或Hadoop的。Storm集群包含两种类型的节点，首节点运行Nimbus和工作节点的运行主管
? Nimbus - 类似于JobTracker的Hadoop中，它负责整个集群分发代码，将任务分配给机器，和监测故障。 HDInsight提供了两个雨云的节点，所以没有单点故障的集群Storm
? Supervisor管理程序 -监督员对每个工作节点负责启动和节点上停止工作进程
? 工作进程 - 一个工作进程运行的拓扑结构的一个子集。正在运行的拓扑结构分布在许多工作进程整个集群。
? 拓扑 - 定义计算的曲线图，其处理数据的流。与MapReduce工作，拓扑结构运行，直到你停止他们
? Streaming流 - 元组的绑定集合。流通过spouts 和bolts产生，并且通过bolts消耗
? Tuple元组 - 动态类型值的命名名单
? Spout - 从数据源耗用数据并发射一个或多个流
注意：
在很多情况下，数据被从一个队列如卡夫卡，AzureServiceBus队列或事件集线器读取。队列确保数据被持久在发生停电。
? Bolt - 消费流，对元组进行处理，并且可以发射流。Bolt还负责将数据写入到外部存储，如队列，HDInsight HBase的，一个blob，或其他数据存储
? Thrift - Apache Thrift 是可伸缩的跨语言服务开发一个软件框架。它允许你建立一个C ++，Java和Python和PHP，Ruby ，Erlang，Perl，Haskell，C＃，Cocoa，JavaScript，Node.js，Smalltalk和其他语言之间的工作服务。
?Nimbus是一个Thrift 的服务，并且一个拓扑是Thrift 的定义，所以，可以利用各种编程语言来开发拓扑
有关Storm组件的详细信息，请参阅Storm教程在apache.org。
以下是你可能会使用Apache Storm的一些常见情况。对于真实世界的场景信息，请阅读公司如何使用Storm。
因为Storm处理数据流中的实时，它是理想的数据分析涉及寻找和反应，在数据流的特定事件或模式，因为它们到达。例如，一个Storm拓扑可能监视传感器的数据以确定系统运行状况，并生成SMS消息时的特定模式出现提醒您。
ETL可以被认为几乎为Storm的处理的副作用。例如，如果你是通过实时分析进行欺诈检测，你摄入并已转换数据。你可能希望也有一个bolt存储在HBase的，Hive，或其他数据存储中的数据在未来的分析中使用。
分布式RPC是可以使用Storm创建的图案。的请求被传递到Storm，然后跨多个节点分发的计算，最后返回一个结果流，以等待客户端。
对于分布式RPC和更多的信息提供Storm DRPCClient，请参阅分布式RPC。
Storm可以使用与先前已训练的批量处理，诸如基于Mahout的解决方案机器学习解决方案。但是它的通用，分布式计算模型也开启了大门基于流的机器学习的解决方案。例如，该可扩展的高级的大量在线分析（SAMOA）项目是使用流处理，并且可以与Storm工作机器学习库。
在HDInsightStorm集群提供了.NET，Java和Python的支持开箱即用。而Storm支持其他语言，许多这些都需要你除了其他配置更改的HDInsight群集上安装额外的编程语言。
SCP是一个项目，使.NET开发人员能够设计和实施的拓扑结构（包括spouts和bolts）。支持SCP默认情况下，与HDInsightStorm集群提供。
有关使用SCP开发的更多信息，请参阅开发对Storm在HDInsight流与SCP.NET和C＃的数据处理应用。
你遇到的大多数的Java例子是plain Java或Trident。Trident是一种高层次的抽象，使得它更容易做的事情，如连接，聚合，分组和过滤。然而，Trident作用于元组，其中原始的Java解决方案将处理流中的一个元组在同一时间的批次。
有关Trident的更多信息，请参见教程Trident在apache.org。
对于这两种原料Java和Trident拓扑的示例，请参阅％storm_home％\contrib\Storm启动您的HDInsightStorm群集上目录。
Storm可以提供不同层次的有保证的消息处理。例如，一个基本的Storm应用可以保证在最少一次处理，同时三叉戟可以保证仅一次处理。
欲了解更多信息，请参阅数据处理担保在apache.org
读取输入的元组，发射零个或多个元组，然后在执行方法的末尾立即ACKING输入元组的格局，是如此普遍，Storm提供了IBasicBolt接口来自动完成这个模式。
接合两个数据流将应用之间有所不同。例如，您可以加入多个流中的每个元组到一个新的数据流，或者你可能只参加元组批特定的窗口。无论哪种方式，接合可以通过使用fieldsGrouping，这是定义如何元组路由到螺栓的方法来实现。
在下面的Java示例，fieldsGrouping用于路由元组从组件“1”始发，“2”，“3”，以MyJoiner bolt。
builder.setBolt("join", new MyJoiner(), parallelism) .fieldsGrouping("1", new Fields("joinfield1", "joinfield2")) .fieldsGrouping("2", new Fields("joinfield1", "joinfield2")) .fieldsGrouping("3", new Fields("joinfield1", "joinfield2"));
批处理可实现几种方法。一个基本的JavaStorm拓扑结构，可以使用简单的计数器来元组的批量X数量发射之前，或使用被称为打勾tick元组的内部定时机制，发出的每一批X秒。
对于使用打勾tick元组的一个例子，看到Storm和HDInsight分析传感器数据
如果您使用的Trident，它是基于处理的元组的批次。
内存中的高速缓存通常被用作一种机制，用于加快处理，因为它使经常使用的资产在存储器中。由于拓扑结构分布在多个节点，多个进程的每个节点中，您应该考虑使用fieldsGrouping以确保包含了用于高速缓存查找的字段元组始终路由到相同的过程。这就避免了跨进程缓存条目的重复。
当你的拓扑取决于计算‘顶‘N值，如前5名的趋势在Twitter上，你应该并行计算的前N值，然后合并从这些计算的输出成为一个全球性的价值。这可以通过使用fieldsGrouping路由来完成由字段向平行的bolts，其通过字段值，然后最终路由至一个bolt，全球确定顶端N值划分的数据。
对于这样的一个例子，请参见RollingTopWords例子。
? 制定关于Storm在HDInsight流与SCP.NET和C＃的数据处理应用
本文翻译自Windows Azure官网：http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-storm-overview/
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