Storm是一套流式的实时计算框架
Storm集群主要是由一个主节点（master node）和一群工作节点（worker nodes）组成，通过zookeeper集群进行协调；主节点通常运行在一个后台程序——
Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。工作节点同样会运行一个后台程序——Supervisor，用于收听工作指派并基于要求运行工作进程。每个工作节点都是topology中一个子集的实现。
Storm集群
各组件功能和特性
- Nimbus：
- 作为主节点，本身是无状态的，状态信息是由zookeeper存储（实现了高可用，当nimbus挂掉，可以找另外一个节点启动nimbus进程，状态信息从zookeeper获得）。
- 在nimbus进程失败后，可以快速重启恢复正常工作，不需要很长的时间来进行初始化和状态恢复。
- 接受客户端任务Topology的提交，然后把代码发布到zookeeper上，由supervisor到zookeeper上领取任务。
- 当nimbus从zookeeper得知有supervisor节点挂掉，可以将该节点的任务重新分配给其他子节点。
- Supervisor：
- 作为从节点
- 从zookeeper上获取nimbus分配的任务，负责启动和停止worker工作进程
自己的状态信息汇报到zookeeper上，然后由nimbus监控 - worker：负责启动和停止executor线程
- executor：真正执行任务task的线程。
-
zookeeper：存储nimbus和supervisor的状态信息，这样使storm集群保持无状态，具有高可用性。
- logviewer：负责storm集群中日志收集的进程，需要在每个supervisor节点上启动
整体架构图：
整体架构图
在Storm中，应用程序实现实时处理的逻辑被封装在Storm中的topology中（逻辑的）；
一个topology是由一组Spout组件（数据源）和Bolt组件（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。
- Spout：在一个topology中产生源数据流的组件，从来源处读取数据并放入topology；
- Bolt：在一个topology中接受数据然后执行处理的组件；
- Stream Groupings：消息的分组方法。
Storm应用程序执行过程：
Storm应用程序执行过程
应用举例：
- 实时日志处理
- 实时统计系统
- 实时风控系统
- 实时推荐系统
- 信用卡欺诈分析
