storm学习

1 . Nimbus
storm 集群主节点，负责资源分配和任务调度。（相当于namenode）

2. supervisor

storm集群工作节点，接受Nimbu分配任务，管理worker

3.worker

supervisor 下的工作进程，具体任务执行，一个worker通常对应一个jvm

4 task

worker下的工作线程，0.8版本之后表示逻辑线程。

5 topology

实时计算逻辑，计算拓扑，由spout 和bolt 组成的图形结构

6.spout

storm 编程模型中的消息源， 可进行可靠传输(ack/fail机制)

7.bolt

storm 变成模型中的处理组件，定义execute方法进行实际的数据逻辑处理。

8. steam

拓扑中的消息流， 传输的对象是tuple.

9.Tuple

一次消息传递的基本单元

10.stream groupings数据流分组策略

（1）shuffle grouping: 随机分组，保证blot接受的tuple数据相同。

（2）fields grouping： 按字段分组， 相同tuple 会分到同意blot中

1. 简单的编程模型
提供了简单的spout + bolt的变成模型，让普通的java工程师也能快速的、高效的写出高并发实时处理任务，大大的降低了相关业务处理的研发成本。

2.高扩展性
1）支持节点的水平扩展，支持千级节点的扩展
2）工作进程的扩展，每个工作节点可以有多个工作进程
3）每个工作进程 可以创建多个线程
4）每个线程又可以执行多个任务，任务才是真正进行数据处理的实体；

3.高可靠性
消息以消息树的形式存在，提供ack/fail消息保存机制

4.高容错性
1）节点级别的容错
2）worker 级别的容错， 不支持nimbug容错

5. 支持多语言编程
支持java ，python

6.支持本地模式
storm开发流程是，编写好storm程序后，编译成jar包，并且提交到nimbus上执行。 本地模式 模拟storm集群模式，进行调试。

7.高性能
内部通讯采用zeroMQ通讯，保证消息被快速处理

1） 资源的弹性计算
2） 共享底层存储
3） 支持多版本共存
4） 整体架构的统一