一、storm与Hadoop对比
Hadoop：
全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。
Hadoop下的Map/Reduce框架对于数据的处理流程是：
1、 将要处理的数据上传到Hadoop的文件系统HDFS中。
2、 Map阶段
a) Master对Map的预处理：对于大量的数据进行切分，划分为M个16~64M的数据分片(可通过参数自定义分片大小)
b) 调用Mapper函数：Master为Worker分配Map任务，每个分片都对应一个Worker进行处理。各个Worker读取并调用用户定义的Mapper函数 处理数据，并将结果存入HDFS，返回存储位置给Master。
一个Worker在Map阶段完成时，在HDFS中，生成一个排好序的Key-values组成的文件。并将位置信息汇报给Master。
3、 Reduce阶段
a) Master对Reduce的预处理：Master为Worker分配Reduce任务，他会将所有Mapper产生的数据进行映射，将相同key的任务分配给某个Worker。
b) 调用Reduce函数：各个Worker将分配到的数据集进行排序（使用工具类Merg），并调用用户自定义的Reduce函数，并将结果写入HDFS。
每个Worker的Reduce任务完成后，都会在HDFS中生成一个输出文件。Hadoop并不将这些文件合并，因为这些文件往往会作为另一个Map/reduce程序的输入。
以上的流程，粗略概括，就是从HDFS中获取数据，将其按照大小分片，进行分布式处理，最终输出结果。从流程来看，Hadoop框架进行数据处理有以下要求：
1、 数据已经存在在HDFS当中。
2、 数据间是少关联的。各个任务执行器在执行负责的数据时，无需考虑对其他数据的影响，数据之间应尽可能是无联系、不会影响的。
使用Hadoop，适合大批量的数据处理，这是他所擅长的。由于基于Map/Reduce这种单级的数据处理模型进行，因此，如果数据间的关联系较大，需要进行数据的多级交互处理（某个阶段的处理数据依赖于上一个阶段），需要进行多次map/reduce。又由于map/reduce每次执行都需要遍历整个数据集，对于数据的实时计算并不合适，于是有了storm。
Storm:
对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。他同样还有以下的这些特性：
- 易于扩展：对于扩展，伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。Storm使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
- 每条信息的处理都可以得到保证。
- Storm集群管理简易。
- Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。
- 低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
- 尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
在线实时流处理模型
对于处理大批量数据的Map/reduce程序，在任务完成之后就停止了，但Storm是用于实时计算的，所以，相应的处理程序会一直执行（等待任务，有任务则执行）直至手动停止。
对于Storm，他是实时处理模型，与hadoop的不同是，他是针对在线业务而存在的计算平台，如统计某用户的交易量、生成为某个用户的推荐列表等实时性高的需求。他是一个“流处理”框架。何谓流处理？storm将数据以Stream的方式，并按照Topology的顺序，依次处理并最终生成结果。
二、storm
Storm集群和Hadoop集群表面上看很类似。但是Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是拓扑（topology），这两者之间是非常不一样的。一个关键的区别是： 一个MapReduce job最终会结束， 而一个topology永远会运行（除非你手动kill掉）。
Storm集群主要由一个主节点（Nimbus后台程序）和一群工作节点（worker node）Supervisor的节点组成，通过 Zookeeper进行协调。Nimbus类似Hadoop里面的JobTracker。Nimbus负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器， 并且监控状态。
每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor的节点。Supervisor会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程。每一个工作进程执行一个topology的一个子集；一个运行的topology由运行在很多机器上的很多工作进程组成。
1、 Nimbus主节点：
主节点通常运行一个后台程序 —— Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监测故障。这个很类似于Hadoop中的Job Tracker。
2、Supervisor工作节点：
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。而Nimbus和Supervisor之间的协调则通过Zookeeper系统或者集群。
3、Zookeeper
Zookeeper是完成Supervisor和Nimbus之间协调的服务。而应用程序实现实时的逻辑则被封装进Storm中的“topology”。topology则是一组由Spouts（数据源）和Bolts（数据操作）通过Stream Groupings进行连接的图。下面对出现的术语进行更深刻的解析。
4、Worker：
运行具体处理组件逻辑的进程。
5、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。
6、Topology（拓扑）：
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。一个topology是spouts和bolts组成的图， 通过stream groupings将图中的spouts和bolts连接起来，如下图：
一个topology会一直运行直到你手动kill掉，Storm自动重新分配执行失败的任务， 并且Storm可以保证你不会有数据丢失（如果开启了高可靠性的话）。如果一些机器意外停机它上面的所有任务会被转移到其他机器上。
运行一个topology很简单。首先，把你所有的代码以及所依赖的jar打进一个jar包。然后运行类似下面的这个命令：
storm jar all-my-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2
这个命令会运行主类: backtype.strom.MyTopology, 参数是arg1, arg2。这个类的main函数定义这个topology并且把它提交给Nimbus。storm jar负责连接到Nimbus并且上传jar包。
Topology的定义是一个Thrift结构，并且Nimbus就是一个Thrift服务， 你可以提交由任何语言创建的topology。上面的方面是用JVM-based语言提交的最简单的方法。
7、Spout：
消息源spout是Storm里面一个topology里面的消息生产者。简而言之，Spout从来源处读取数据并放入topology。Spout分成可靠和不可靠两种；当Storm接收失败时，可靠的Spout会对tuple（元组，数据项组成的列表）进行重发；而不可靠的Spout不会考虑接收成功与否只发射一次。
消息源可以发射多条消息流stream。使用OutputFieldsDeclarer.declareStream来定义多个stream，然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的stream。
而Spout中最主要的方法就是nextTuple（），该方法会发射一个新的tuple到topology，如果没有新tuple发射则会简单的返回。
要注意的是nextTuple方法不能阻塞，因为storm在同一个线程上面调用所有消息源spout的方法。
另外两个比较重要的spout方法是ack和fail。storm在检测到一个tuple被整个topology成功处理的时候调用ack，否则调用fail。storm只对可靠的spout调用ack和fail。
8、Bolt：
Topology中所有的处理都由Bolt完成。即所有的消息处理逻辑被封装在bolts里面。Bolt可以完成任何事，比如：连接的过滤、聚合、访问文件/数据库、等等。
Bolt从Spout中接收数据并进行处理，如果遇到复杂流的处理也可能将tuple发送给另一个Bolt进行处理。即需要经过很多blots。比如算出一堆图片里面被转发最多的图片就至少需要两步：第一步算出每个图片的转发数量。第二步找出转发最多的前10个图片。（如果要把这个过程做得更具有扩展性那么可能需要更多的步骤）。
Bolts可以发射多条消息流， 使用OutputFieldsDeclarer.declareStream定义stream，使用OutputCollector.emit来选择要发射的stream。
而Bolt中最重要的方法是execute（），以新的tuple作为参数接收。不管是Spout还是Bolt，如果将tuple发射成多个流，这些流都可以通过declareStream（）来声明。
bolts使用OutputCollector来发射tuple，bolts必须要为它处理的每一个tuple调用OutputCollector的ack方法，以通知Storm这个tuple被处理完成了，从而通知这个tuple的发射者spouts。 一般的流程是： bolts处理一个输入tuple, 发射0个或者多个tuple, 然后调用ack通知storm自己已经处理过这个tuple了。storm提供了一个IBasicBolt会自动调用ack。
9、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.
10、Stream：
源源不断传递的tuple就组成了stream。消息流stream是storm里的关键抽象。一个消息流是一个没有边界的tuple序列， 而这些tuple序列会以一种分布式的方式并行地创建和处理。通过对stream中tuple序列中每个字段命名来定义stream。在默认的情况下，tuple的字段类型可以是：integer，long，short， byte，string，double，float，boolean和byte array。你也可以自定义类型（只要实现相应的序列化器）。
每个消息流在定义的时候会被分配给一个id，因为单向消息流使用的相当普遍， OutputFieldsDeclarer定义了一些方法让你可以定义一个stream而不用指定这个id。在这种情况下这个stream会分配个值为‘default’默认的id 。
Storm提供的最基本的处理stream的原语是spout和bolt。你可以实现spout和bolt提供的接口来处理你的业务逻辑。
11、Stream Groupings：
Stream Grouping定义了一个流在Bolt任务间该如何被切分。这里有Storm提供的6个Stream Grouping类型：
1）. 随机分组（Shuffle grouping）：随机分发tuple到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的tuple。
2）. 字段分组（Fields grouping）：根据指定字段分割数据流，并分组。例如，根据“user-id”字段，相同“user-id”的元组总是分发到同一个任务，不同“user-id”的元组可能分发到不同的任务。
3）. 全部分组（All grouping）：tuple被复制到bolt的所有任务。这种类型需要谨慎使用。
4）. 全局分组（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一个任务。明确地说，是分配给ID最小的那个task。
5）. 无分组（None grouping）：你不需要关心流是如何分组。目前，无分组等效于随机分组。但最终，Storm将把无分组的Bolts放到Bolts或Spouts订阅它们的同一线程去执行（如果可能）。
6）. 直接分组（Direct grouping）：这是一个特别的分组类型。元组生产者决定tuple由哪个元组处理者任务接收。
当然还可以实现CustomStreamGroupimg接口来定制自己需要的分组。
storm 和hadoop的对比来了解storm中的基本概念。
| Hadoop | Storm | |
| 系统角色 | JobTracker | Nimbus |
| TaskTracker | Supervisor | |
| Child | Worker | |
| 应用名称 | Job | Topology |
| 组件接口 | Mapper/Reducer | Spout/Bolt |
3. Storm应用场景
Storm 与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式。Hadoop 在本质上是一个批处理系统。数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理。当处理完成时，结果数据返回到 HDFS 供始发者使用。Storm 支持创建拓扑结构来转换没有终点的数据流。不同于 Hadoop 作业，这些转换从不停止，它们会持续处理到达的数据。
Twitter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。即Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
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Twitter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。
通过配置drpc服务器，将storm的topology发布为drpc服务。客户端程序可以调用drpc服务将数据发送到storm集群中，并接收处理结果的反馈。这种方式需要drpc服务器进行转发，其中drpc服务器底层通过thrift实现。适合的业务场景主要是实时计算。并且扩展性良好，可以增加每个节点的工作worker数量来动态扩展。