1. 什么是Storm？
较官方的解释 :
storm是一种用于事件流处理的分布式计算框架，它是有BackType公司开发的一个项目，于2014年9月加入了Apahche孵化器计划并成为其旗下的顶级项目之一。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。
普通解释：
Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式计算系统。用于对大规模流式数据提供实时处理。
2.Storm的优势
- 简单的编程模型。类似于MR降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性
- 服务化。一个服务框架，支持热部署，即时上线或下线APP，可以用各种编程语言，Java、R、Python
- 容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障
- 水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的
- 可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，会负责从消息源重试消息
- 快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理
- 本地模式。Storm有一个本地模式，可以在处理时完全模拟Storm集群，这可以快速进行开发和单元测试
附 :Spark Streaming与Storm的优缺点分析
Storm是纯实时的
Storm的事务机制、健壮性、容错性、动态调整并行度特性，都要比Spark Streaming更加的优秀
Spark Streaming是准实时的
SparkStream, 有一点是Storm绝对比不上的，就是：它位于Spark生态技术中，因此Spark Streaming可以和Spark Core、Spark SQL无缝集合，也就意味这，我们可以对实时处理出来的数据，立刻进行程序中无缝的延迟批处理，交互式查询等条件操作附 :Storm的可靠性原因:
1.分布式框架
2.配置HA高可用
3.Storm的容灾能力
4.ACK确认机制
3. Storm应用场景
主要应用于以下几种场景：
实时分析：如实时日志处理、交通流量分析等。
实时统计：如网站的实时访问统计、排序等。
实时推荐：如实时广告定位、事件营销等。
适用场景比较:
与离线系统集成
4.系统架构
相关组件概念：
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序。
Nimbus：负责资源分配和任务调度。
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。
Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。
Spout：在一个topology中产生源数据流的组件，通常情况下回从外部数据源中读取数据。是一个主动的角色
Bolt：在一个topology中接受数据然后执行处理的组件。可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等操作。是一个被动角色。
Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task。
Streams/Tuple：一次消息传递的基本单元,一组KeyValue对；Streams是无限的Tuple序列。
Storm group定义了一个流在bolt任务间该如何被切分。有随机分组、字段分组、全部分组、全局分组、无分组、直接分组。
拓扑（Topology）介绍：
Worker介绍：
Worker：一个Worker是一个JVM进程，所有的Topology都是在一个或者多个Worker中运行的。Worker启动后是长期运行的，除非人工停止。Worker进程的个数取决于Topology的设置，且无设置上限，具体可获得调度并启动的Worker个数则取决于Supervisor配置的slot个数。
Executor：在一个单独的Worker进程中会运行一个或多个Executor线程。每个Executor只能运行Spout或者Bolt中的一个或多个task实例。
Task：是最终完成数据处理的实体单元。
关系图：
Task介绍：
5.Storm编程模型
消息分发策略（Stream Grouping）
这里只作简单介绍：
所谓的分组策略就是在Spout与Bolt、Bolt与Bolt之间传递Tuple的方式。 stream grouping用来定义一个stream应该如何分配给Bolts上面的多个Executors（多线程、多并发）。
Stream Grouping的类型:
Storm提供接口：
REST 接口
REST（Representational State Transfer）表述性状态转移接口。
Thrift接口
由Nimbus提供。Thrift 是一个基于静态代码生成的跨语言的RPC协议栈 实现，它可以生成包括C++, Java, Python, Ruby, PHP 等主流语言的代码，这些代码实现了 RPC 的协议层和传输层功能，从而让用户可以集中精力于服务的调用和实现。
Nimbus HA
容灾能力
消息可靠性
可靠性级别设置
如果并不要求每个消息必须被处理（允许在处理过程中丢失一些信息），那么可以关闭消息的可靠处理机制，从而可以获取较好的性能。关闭消息的可靠处理机制意味着系统中的消息数会减半。
有三种方法可以关闭消息的可靠处理机制：
将参数Config.TOPOLOGY_ACKERS设置为0。
Spout发送一个消息时，使用不指定消息messageID的接口进行发送。
Bolt发送消息时使用Unanchor方式发送，使Tuple树不往下延伸，从而关闭派生消息的可靠性。
ACK机制
