一、流式计算概念

　　利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理，源自业务对海量数据，在“时效”的价值上的挖掘诉求，随着大数据场景应用场景的增长，对流式计算的需求愈发增多，流式计算的一般架构图如下：

　　

　　Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据

二、storm介绍

　　Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。Storm是无状态的，它通过Apache ZooKeeper管理分布式环境和集群状态。它很简单，您可以并行地对实时数据执行各种操作，成为实时数据分析的领导者。

　　通俗的说，Storm用来实时处理数据，特点：低延迟、高可用、分布式、可扩展、数据不丢失。提供简单容易理解的接口，便于开发。

三、storm应用场景和典型案例

　　应用场景：

　　（1）监控日志分析：从海量日志中分析出特定的数据，并将分析的结果用来辅佐决策，或存入外部存储器。

　　（2）用户行为：实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

　　（3）用户画像：收集，维护用户兴趣，并在此基础上向对应受众的用户投放不同的数据和信息。

　　典型案例：

　　（1）广告投放：为了更加精准投放广告，后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点（理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告）。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查询、用户的实时点击、用户的地理信息而得，其中实时查询、实时点击等用户行为都是实时数据。考虑到系统的实时性，许多厂商使用Storm维护用户兴趣数据，并在此基础上进行受众定向的广告投放

　　（2）淘宝：实时分析用户行为，将用户搜索的宝贝反馈给搜索引擎，通过实时数据分析，为用户展现最贴近其当前需求的结果，或是卖家在后台看到自己的店铺有巨大的用户访问量，但实际买单却很少，则可以借助此数据分析进行一定的打折促销活动。

　　（3）大型系统监控：收集和分析系统运行过程中的各指标和产生的日志，进行实时分析处理，并作出下一步的决策或告警。

四、storm核心组件

　　（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。---通过配置文件设置当前supervisor上启动多少个worker。
　　（3）Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。
　　（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，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

　　 

五、storm编程模型及Stream Grouping

　  下面讲述storm的编程模型，同时也是worker的工作流程

　　Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。

　　Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。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。
　　Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。
　　Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple，一个Tuple单元会包含一个list对象。
　　Stream：表示数据的流向。

　　

　　可以注意到，一个spout可以向内部的bolt发送数据，也可以向外部的bolt发送，这里即产生一个数据流向的策略问题，Storm里面有7种类型的stream流向策略Stream Grouping

　　（1）Shuffle Grouping: 随机分组， 随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt接收到的tuple数目大致相同。
　　（2）Fields Grouping：按字段分组，比如按userid来分组，具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts里的一个task，而不同的userid则会被分配到不同的bolts里的task。
　　（3）All Grouping：广播发送，对于每一个tuple，所有的bolts都会收到。
　　（4）Global Grouping：全局分组， 这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task。再具体一点就是分配给id值最低的那个task。
　　（5）Non Grouping：不分组，这stream grouping个分组的意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple。目前这种分组和Shuffle grouping是一样的效果， 有一点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程里面去执行。
　　（6）Direct Grouping： 直接分组， 这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者指定由消息接收者的哪个task处理这个消息。只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法。而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射。消息处理者可以通过TopologyContext来获取处理它的消息的task的id（OutputCollector.emit方法也会返回task的id）。
　　（7）Local or shuffle grouping：如果目标bolt有一个或者多个task在同一个工作进程中，tuple将会被随机发生给这些tasks。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致。

六、storm和Hadoop的核心组件对比