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storm
是個實時的、分布式以及
具備高容錯
的計算系統
。同hadoop一樣storm也可以處理大批量的資料，然而
storm在保證高可靠性的前提下還可以讓處理進行的更加實時
；也就是說，所有的資訊都會被處理。 storm同樣還具備容錯
和分布計算這些特性，這就讓storm可以擴充套件到不同的機器上
進行大批量的資料處理。
storm 與hadoop異同
1、strom服務已經開啟除非認為關閉，否者不會停止，
2、實時：storm延時低，storm資料在記憶體中，hadoop資料使用磁碟作為交換介質。
3、storm延時低 storm 資料在記憶體中，網路直傳，記憶體計算，省去了批處理時間。
4、storm吞吐量不及hadoop。不適合批處理。
storm集群主要由乙個主節點和一群工作節點（worker node）組成，通過 zookeeper進行協調。
storm繫結構簡圖：
•主節點：
• 主節點通常執行乙個後台程式 ——
nimbus
，用於響應分布在集群中的節點，分配任務和監測故障。這
個很類似於hadoop中的
job tracker。•
工作節點：
• 工作節點同樣會執行乙個後台程式 —— supervisor，用於收聽工作指派並基於
要求執行工作程序
。每個工作節點都是topology中乙個子集的實現。而nimbus和supervisor之間的協調則通過zookeeper系統或
者集群。
•zookeeper
• zookeeper是完成
supervisor和nimbus之間協調的
服務。而應用程式實現實時的邏輯則被封裝進storm
中的 「 topology」 。 topology則是一組由spouts（資料來源）和bolts（資料操作）通過stream
groupings進行連線的圖。下面對出現的術語進行更深刻的解析。
•spout：
• 簡而言之，spout從**處讀取資料並放入topology。 spout分成可靠和不可靠兩種；當storm接收失敗
時，可靠的spout會對 tuple（元組，資料項組成的列表）進行重發；而不可靠的spout不會考慮接收成
功與否只發射一次。而spout中最主要的方法就是 nexttuple（），該方法會發射乙個新的tuple到
topology，如果沒有新tuple發射則會簡單的返回。
•bolt：
• topology中所有的處理都由bolt完成。 bolt可以完成任何事，比如：連線的過濾、聚合、訪問檔案/資料
庫、等等。 bolt從spout 中接收資料並進行處理，如果遇到複雜流的處理也可能將tuple傳送給另乙個bolt
進行處理。而bolt中最重要的方法是execute（），以新的 tuple作為引數接收。不管是spout還是bolt，
如果將tuple發射成多個流，這些流都可以通過declarestream（）來宣告。
topology
– –計算邏輯的封裝
– –由spouts和bolts組成的圖，通過stream grouping將圖中的spouts
和bolts連線起來
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