Storm是一个免费的开源的分布式实时计算平台，基于Storm的有向无环拓扑可以轻松的处理数据流。有关Storm的基本概念可以参考文献[1],此处只给出简单的介绍。

• 元组(Tuple)
  Storm处理消息的基本单元，是一个命名的值列表。tuple的类型可以涵盖所有的基本类型、字符串和字节数组等。
• 流(Stream)
  流是一个无界的Tuple序列，由源源不断的元组组成。
• Spout
  Spout产生整个Storm处理的数据流。Spout获取输入，并将其以tuple的形式发送，它源源不断的发送tuple，为后续的处理提供了数据流。
• Bolt
  Bolt获取Spout或者其他Bolt发送的数据流，经过处理后，可以将处理后的数据流继续以元组的形式发送，也可以将数据流进行持久化存储，可以存储到HDFS，本地文件，数据库，消息中间件等等。
• 拓扑(Topology)
  Spout和Bolt之间的数据流向构成的逻辑上的有向图。把应用程序的运行逻辑打成jar包并提交到topology。Storm的Topology类似于MapReduce的作业(Job)，但是MR的job最终会完成，而Topology会一直运行直到被手动kill。

在上面拓扑图中由两个Spout和五个Bolt组成，Spout和Bolt之间的有向箭头标识了数据流的流向。拓扑的数据流由两个不同的Spout产生，而Bolt分别按照有向图的指示接收并处理数据，而后将处理后的数据再次发送。Spout和Bolt本身并不存储产生的数据（这里是指不持久化所处理的数据流），但是完全可以在它们的实际实现中，增加数据持久化的实现，例如Bolt4的功能实现完全可以是将之前处理的数据流持久化到HDFS，文件系统，DB等。Spout的数据源也是丰富多样的，可以读取本地文件然后处理后发出，可以来自Redis，也可以来自各种消息中间件（Kafka等）。

Strom通常作为集群运行，由zookeeper提供各种数据的一致性服务。Storm的集群节点分为主节点（Master node）和工作节点（Worker node）。主节点有一个，工作节点有多个。主节点由Nimbus进程守护，工作节点由Supervisor进程守护。Storm是快速失败的(每当遇到任何意外情况时，会自动结束worker进程)，因此可以用kill命令杀死拓扑。Storm也是无状态的，所有状态都可以保存在zookeeper或者本地磁盘。

storm提供了一些方便可靠的拓扑实现：

• DRPC
  DRPC(分布式远程过程调用，Distributed Remote Procedure Call)是storm整合流(stream)、Spout、Bolt、Topology而形成的一种模式。引入DRPC旨在借助Storm集群实现远程的并行计算。DRPC客户端只要指定要使用的“函数”（函数实现了特定的功能），并将要计算的内容发送给storm的drpc服务，待服务端调用响应函数计算完成后，客户端会收到相应的返回结果。

• 事务拓扑
  storm的事务机制提供了一种完全精确的、可扩展的和容错的方式来处理数据，保证数据是严格有序的处理。狭义上的事务可以理解成数据库事务，它具有ACID属性（原子性、一致性、隔离性和持久性），是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。对照数据库事务的定义，你可以更好的想象和理解storm事务提供的精确处理。

• Trident
  Trident是对Storm的更高一层的抽象,除了提供一套简单易用的流数据处理API之外，它以batch(一组tuples)为单位进行处理，这样一来，可以使得一些处理更简单和高效。 它可以让你无缝的混合使用高吞吐量、低延迟分布式查询处理状态。Trident可以对数据流使用连接、聚合、分组、函数、过滤器等原语进行处理。

storm中使用的相关组件：

• storm集群使用zookeeper实现集群服务是一致性，storm集群的许多中间状态都会保存在zookeeper中。
• 默认使用Kryo序列化。也可以使用自定义的序列化方式。
• 默认使用ZeroMQ作为消息处理队列，storm 0.9版本后引入Netty传输机制。支持自定义消息通信机制。
• storm核心及Topology定义使用Thrift，因此topolopy的提交是跨语言的。

1.赵必夏,程丽明. 从零开始学Storm(第二版).清华大学出版社,2016.