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storm介紹
storm是一個分佈式計算框架，主要使用Clojure和Java語言呢編寫，storm分佈式計算的特點，大量，實時，不間斷的處理數據。
storm處理過程就像自來水一樣，從數據的源頭獲取數據，通過層層處理下向流，中間可能經過數據的篩選，加工，存儲，轉換等等操作。
數據通過一個的處理層，可以分流成幾股不同數據流，也可以幾個數據流在一個處理層匯合成一個數據流。
storm有很多的應用場景，比如一個很大流量的門戶網站，每時每刻有百萬千萬的用戶訪問，並使用。用戶使用過程中產生的數據量是非常大的，對於這些數據，需要實時處理，因爲每時每刻都有新的數據產生，所以storm就像一個流一樣，會一直實時的處理數據。
storm基本概念
元組 Tuple
元組是構成流的基本數據單位，也是消息傳遞的基本單位，元組中的字段可以是任意類型的對象。在storm中元組作爲其數據模型，storm中的元組支持Java基本類型，字符串，字節數組，以及只要實現序列化接口的對象，都可以當做元組使用。元組本來應該是一個key-value的Map，由於各個組件間傳遞的字段已經事先定義好，所以只要按序把元組填入各個value即可，所以元組可以看做一個value的List
流 Stream
Stream是storm的核心抽象，是一個無邊界的元組序列，源源不斷的傳遞這元組組成了流。
流由元組組成，使用OutputFieldsDeclarer聲明流以及流的模式
龍捲 Spout
Spout是流的源頭，產生數據的源頭，是拓撲的流的來源，Spout是一個主動的角色，在其接口中的nextTuple()方法中會源源不斷的產生Tuple，也就是數據。如果流中沒有數據，那nextTuple會簡單返回。
Spout可以發出超過一個流，使用OutputFieldsDeclarer類的declareStream方法可以聲明多個流。使用SpoutOutputStream類的emit方法可以提交流，把數據源頭的流提交到下個處理層Bolt
閃電 Bolt
在一個拓撲中，所有的處理操作都在Bolt中進行處理，也就是我們項目中的業務邏輯部分。
Bolt是流的處理節點。Spout是流的數據源節點，Bolt可以完成數據的過濾，業務處理，連接運算，連接與訪問數據庫等等。
Bolt是一個被動的角色，會不斷的接受數據，進行處理，在Bolt接口中有一個execute()方法，在該方法中會獲取從上一個處理層傳來的數據，從而在這一層進行數據的再次處理。
拓撲 Topology
拓撲是Strom中運行的一個實時應用程序，由各個組件之間的消息流動二形成的邏輯上的拓撲結構。
上面是有一個Spout和三個Bolt組成的一個拓撲，圖中箭頭代表着流，Spout可以發送多個流，Bolt可以發送多個，也可以多個流合併。數據就是從Spout發出，進過多個Bolt向下傳遞。
在Java中使用TopologyBuilder類來構建拓撲
主控節點和工作節點
在Storm集羣中有一個主控節點（Master Node）管理者整個拓撲，有多個工作節點（Work Node）處理者業務邏輯
Nimbus進程和Supervisor進程
主控節點運行這一個Nimbus進程，Nimbus負責集羣中分發代碼，對節點的分配任務，以及監視主機的故障。
每個工作節點運行着一個Supervisor進程，Supervisor監聽其主機上已經分配的主機的作業，啓動和停止Nimbus已經分配的工作進程。
流分組
在拓撲中不同節點之間的流類型是可以不相同的，流分組爲每一個Bolt指定應該接受哪些流作爲輸入流，比如在一個Bolt節點上，希望接受特定標識的key的流，有些Bolt可能希望均勻的接受各個上層傳過來的流。
Storm內置8中分組流，（下一篇會詳細列出）
工作進程 Worker
工作進程是Spout/Bolt中運行的具體處理邏輯的進程。拓撲跨一個或者多個Worker進程執行。
每一個Worker進程是一個物理的JVM和拓撲執行所有任務的子集。
任務 Task
Worker中的每一個Spout/Bolt的線程爲一個Task。每一個Spout/Bolt在集羣中執行多個任務，每一個任務對應一個線程。
通過TopologyBuilder類的setSpout和setBolt方法來設置每個Spout和Bolt的並行度（任務數量）
執行器 Executor
在Storm0.8以後 Task不在於物理線程對應。同一個Spout/Bolt的Task可能會共享一個物理線程，這就是Executor。
配置拓撲的並行度（parallelism）
注意，這裏所說的術語“並行度”主要是用於表示所謂的 parallelism_hint，它代表着一個組件的初始 executor （也是線程）數量。在這篇文章裏，我們使用這個“並行度”術語來說明在 Storm 拓撲中既可以配置 executor 的數量，也可以配置 worker 和 task 的數量