Storm 核心概念
Apache Storm从一端读取实时数据的原始流，并通过一系列小处理单元传递它，并在另一端输出处理/有用的信息。
下图描述了Apache Storm的核心概念。
现在让我们仔细看看Apache Storm的组件
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| Tuple | 元组是Storm中的主要数据结构。它是有序元素的列表。默认情况下，Tuple支持所有数据类型。通常，它被建模为一组逗号分隔值并传递给Storm集群。 |
| Stream | Stream是一个无序的元组序列。 |
| Spouts | 流的来源。通常，Storm接受来自原始数据源（如Twitter Streaming API，Apache Kafka队列，Kestrel队列等）的输入数据。否则，您可以编写spout来从数据源读取数据。“ISpout”是实现spouts的核心接口。一些特定的接口是IRichSpout，BaseRichSpout，KafkaSpout等。 |
| Bolts | Bolts是逻辑处理单元。Spouts将数据传递给Bolts和Bolts进程并生成新的输出流。Bolts可以执行过滤，聚合，连接，与数据源和数据库交互的操作。Bolt接收数据并发射到一个或多个Bolts。“IBolt”是实施Bolts的核心接口。一些常见的接口是IRichBolt，IBasicBolt等。 |
我们来看一个“Twitter分析”的实时示例，看看它如何在Apache Storm中建模。下图描述了结构。
“Twitter分析”的输入来自Twitter Streaming API。Spout将使用Twitter Streaming API读取用户的推文，并将其输出为元组流。来自Spouts口的单个元组将具有twitter用户名和单个推文作为逗号分隔值。然后，这组元组将被转发给Bolt，Bolt将把tweet分成单独的单词，计算单词数量，并将信息保存到配置的数据源中。现在，我们可以通过查询数据源轻松获得结果。
拓扑
Spouts和Bolts连接在一起，形成拓扑结构。实时应用程序逻辑在Storm拓扑结构中指定。简而言之，拓扑是一个有向图，其顶点是计算，边是数据流。
一个简单的拓扑开始于Spouts。Spout将数据发送到一个或多个Bolts。Bolts表示拓扑中具有最小处理逻辑的节点，并且Bolts的输出可以作为输入发射到另一Bolts中。
Storm将始终运行拓扑，直到您终止拓扑。Apache Storm的主要工作是运行拓扑，并在给定的时间运行任意数量的拓扑。
任务
现在你对Spouts和Bolts有了一个基本的想法。它们是拓扑中最小的逻辑单元，拓扑结构是使用单个Spouts和一组Bolts构建的。它们应该以特定的顺序正确执行，以便拓扑成功运行。Storm提供的每个Spouts和Bolts的执行称为“任务”。简而言之，任务是执行Spouts或Bolts。在给定时间，每个Spouts和Bolts可以有多个实例在多个单独的线程中运行。
工人
拓扑在多个工作节点上以分布式方式运行。Storm将所有工作节点上的任务均匀分散。工作节点的角色是监听作业，并在新作业到达时启动或停止进程。
流分组
数据流从Spouts流向Bolts或从一个Bolts流向另一个Bolts。流分组控制如何在拓扑中路由元组，并帮助我们理解拓扑中的元组流。如下所述，有四个内置分组。
洗牌分组
在随机分组中，相同数量的元组随机分布在所有执行Bolts的工作人员中。下图描述了结构。
字段分组
元组中相同值的字段被组合在一起，剩下的元组保留在外面。然后，将具有相同字段值的元组向前发送给执行Bolts的同一个工作人员。
例如，如果流按字段“字”分组，则具有相同字符串“Hello”的元组将移至同一个工作者。下图显示了Field Grouping的工作原理。
全球分组
所有的流可以分组并转发给一个Bolts。此分组将源的所有实例生成的元组发送到单个目标实例（具体来说，选择具有最低ID的工作者）。
所有分组
所有分组将每个元组的单个副本发送到接收Bolts的所有实例。这种分组被用于向Bolts发送信号。所有分组对于连接操作都很有用。
