Apache Storm-简介

Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统。它可以处理实时数据流并将其转换为有用的信息，同时还可以将数据分发到不同的节点上，支持大规模的分布式计算。

特点

• 快速: Storm以每秒数百万条记录的速度处理数据，具有极低的延迟。
• 可扩展: Storm易于扩展，可以横向扩展到数千台机器。
• 容错: Storm提供容错，以确保即使某个节点失败，它也可以继续处理数据，并确保不会出现数据丢失的情况。
• 灵活: Storm支持各种编程语言和数据源，并提供了可自定义的拓扑结构。

架构

Storm采用分布式通信框架ZooKeeper来协调协作，并使用Storm Nimbus和Storm Supervisor来分配任务和管理工作节点。

• Nimbus: 负责接受和分配工作任务，并监控工作节点的状态。
• Supervisor: 运行在工作节点上，负责启动和停止工作进程，同时将状态报告给Nimbus。
• Worker: 在Supervisor上运行的工作进程，用于处理数据流。

拓扑结构

Storm将实时处理任务作为拓扑（Topology）来管理，每个拓扑都由一个或多个流处理器（Spout和Bolt）组成。

• Spout: 用于读取数据流，例如Kafka和JMS等数据源。
• Bolt: 用于处理数据流，例如聚合数据、过滤数据等。

拓扑结构可自定义，实现灵活和多样的现实应用场景。例如，可使用Kafka Spout将数据从Kafka读取，使用过滤器Bolt过滤数据，再使用聚合器Bolt对数据进行聚合操作。

总结

Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，具有快速、可扩展、容错和灵活的特点。它以拓扑结构的方式管理并处理数据流，支持各种编程语言和数据源。Storm的架构由ZooKeeper、Nimbus、Supervisor、Worker等组件组成。在现实应用中，Storm可应用于各种场景，例如日志分析、实时指标计算和数据挖掘等。