1、简介

推ter Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，它 被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在推ter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.5.2，基本是用Clojure写的。

Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。 

Storm的主工程师Nathan Marz表示：

Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比 Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。

2、Storm主要特点

1. 简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。
2. 可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。
3. 容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。
4. 水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
5. 可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。
6. 快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用ØMQ作为其底层消息队列。
7. 本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。
8. Storm没有内建数据存储层，如果需要持久化，需要一个类似于Cassandra或Riak这样的外部数据库。

3、Storm组成部分及常用术语

可以拿Storm和Hadoop组成部分做一个类比：

Storm集群类似于一个Hadoop集群。 只不过你在Hadoop上运行的是“MapReduce job”，而在storm上你运行的是 “topologies ”。 “job”和“topologies ”本身有很大的不同 - 一个关键的区别是，MapReduce的工作最终完成会终止，而topologies 处理消息永远保持（或直到你杀了它）。

Strom集群有主要有两类节点：主节点和工作节点。 主节点上运行的“Nimbus ”守护进程，类似Hadoop的“JobTracker”。 

每个工作节点运行一个叫做”Supervisor”的守护进程 。 Supervisor监听分配给它的机器，根根据Nimbus 的委派在必要时 启动和关闭工作进程。

Nimbus  和Supervisors  之间所有的协调工作是通过 一个Zookeeper 集群。 此外，Nimbus的守护进程和 Supervisors  守护进程是无法连接和无状态的;所有的状态维持在Zookeeper中 或保存在本地磁盘上。这意味着你可以 kill -9 Nimbus 或Supervisors 进程，所以他们不需要做备份。 这种设计导致storm集群具有令人难以置信的稳定性。

概念说明：

1. Nimbus：负责资源分配和任务调度。
2. Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。
3. Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。
4. Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。
5. Topology：storm中运行的一个实时应用程序，因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。
6. Spout：在一个topology中产生源数据流的组件。通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源 数据。Spout是一个主动的角色，其接口中有个nextTuple()函数，storm框架会不停地调用此函数，用户只要在其中生成源数据即可。
7. Bolt：在一个topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。Bolt是一个被 动的角色，其接口中有个execute(Tuple input)函数,在接受到消息后会调用此函数，用户可以在其中执行自己想要的操作。
8. Tuple：一次消息传递的基本单元。本来应该是一个key-value的map，但是由于各个组件间传递的tuple的字段名称已经事先定义好，所以tuple中只要按序填入各个value就行了，所以就是一个value list.
9. Stream：源源不断传递的tuple就组成了stream。
10. stream grouping：即消息的partition方法。Storm中提供若干种实用的grouping方式，包括shuffle, fields hash, all, global, none, direct和localOrShuffle等

4、Storm应用场景

推ter列举了Storm的三大类应用：

1. 信息流处理{Stream processing}
Storm可用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性。

2. 连续计算{Continuous computation}
Storm可进行连续查询并把结果即时反馈给客户端。比如把推ter上的热门话题发送到浏览器中。

3. 分布式远程程序调用{Distributed RPC}
Storm可用来并行处理密集查询。Storm的拓扑结构是一个等待调用信息的分布函数，当它收到一条调用信息后，会对查询进行计算，并返回查询结果。举个例子Distributed RPC可以做并行搜索或者处理大集合的数据。

来自：http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2012/11/12/2766523.html