📅 最后修改于: 2023-12-03 14:39:17.450000 🧑 作者: Mango
Apache Storm是一种开源的分布式实时计算引擎，它主要用于处理实时流数据。在本文中，我们将介绍Storm的核心概念，从而帮助程序员更好地理解和使用Storm。
拓扑是Storm计算的主要单元。它是由一组Spout和Bolt组成的数据处理网络。在拓扑中，Spout负责从数据源获取数据，而Bolt则负责对数据进行转换、过滤、聚合等操作。
拓扑中的各个组件通过输出流（Output Stream）和输入流（Input Stream）相互连接。Output Stream表示一个Bolt输出的数据流，而Input Stream则表示一个Bolt接收的数据流。一个Bolt可以同时有多个输入流和输出流。
在拓扑中，Spout和Bolt都有一个唯一的ID，可以通过这个ID来访问它们。拓扑中的组件可以通过调用它们的ID来构建数据流。例如，一个Bolt可以通过调用另一个Bolt的ID来接收其输出流。
Spout是Storm中的数据源组件。它可以从消息队列、数据库、网络等数据源中读取数据，并转换为Storm中的Tuple对象。Spout可以产生无限的数据流，并将数据流发送给拓扑中的下一个组件（一般是Bolt）。
在实际应用中，Spout需要实现接口IRichSpout。这个接口定义了Spout的生命周期方法，包括open()、nextTuple()、ack()、fail()和close()等。其中，nextTuple()是处理数据的主要方法，它会不断产生Tuple并发送给Bolt。
Bolt是Storm中的数据处理组件。它可以对数据流进行转换、过滤、聚合等操作，并将处理后的数据流发送给拓扑中的下一个组件。
在实际应用中，Bolt需要实现接口IRichBolt。这个接口定义了Bolt的生命周期方法，包括prepare()、execute()、cleanup()、declareOutputFields()等。其中，execute()是处理数据的主要方法，它会接收来自上一个组件的Tuple，并将处理后的Tuple发送给下一个组件。
Tuple是Storm中的数据对象。它由一组字段组成，可以进行序列化和反序列化。Tuple在拓扑中流动，携带着数据和元数据。
Tuple中的每个字段都有一个名称和一个值。字段的值可以是任意类型的对象，例如字符串、整数、列表等。Tuple的字段可以通过名称或索引访问。
Stream Grouping定义了如何将一个Bolt的输出流分发给拓扑中的下一个组件。Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括shuffle、fields、all、global、localOrShuffle等。每种策略都有不同的分发规则，可以根据实际需求选择。
Task是Storm中的执行单元。一个Task包含了一个或多个并发执行的实例。在拓扑中，每个Spout和Bolt都会被分配一个或多个Task实例。Task实例的数量可以通过配置文件进行设置。
Worker是Storm中的执行进程。每个Worker运行在一个独立的JVM进程中，负责执行多个Task实例。在拓扑中，每个Worker都会分配一定数量的Spout和Bolt实例。
Nimbus是Storm中的主节点。它负责接收拓扑提交请求，并将拓扑分配给Worker执行。Nimbus还负责监控Storm集群的状态，管理拓扑的运行和调度。
Supervisor是Storm中的工作进程。它负责启动、停止和监控Worker进程。一个Supervisor通常会在一台物理机上运行多个Worker进程。