刚刚甩了自己几个大嘴巴子，让自己好好静一静。不多说了，重新整理下Storm的简介。按下自己看啥都难受的心。

一、Apache Storm

为何要学Storm

1. Storm虽然不是流处理里面最好的（Flink已经青出于蓝而胜于蓝了，还有阿里更胜一筹的Blink），但是绝对是入门的关键。
2. 明晰自己的目的：低延时、无穷数据、持续计算，这是我们应用流处理的原由。列举一个最最简单的例子：屏蔽词。

支持平台

原先只支持Unix兼容的操作系统上，0.9.1版本后同时兼容Windows

技术栈介绍

Java和Clojure + Python

而因为JNI的原因，其实Storm的组件（spout和bolt）都可以使用其他任意语言进行开发。

环境

Storm开发环境装配详见《原生腾讯云centos7.5 Apache Storm搭建指南
》（备注：为了降低配置环境时，因为权限、目录等影响，游鱼默认用的是root用户，并且关闭了防火墙。但是有关问题还是会提到的，只要注意一下就好了。另外./指的是zookeeper的根目录）

二、理念

基础架构

• Input data source：数据源
• Spout：流的源，通过编写Spout以从数据源读取数据
• Bolt：逻辑处理单元，Spout将数据传到Bolt和Bolt的过程，并产生新的数据流，Bolt可以进行过滤、聚合，并与数据源和数据库进行交互。
• Tuple：有序元素列表
• Stream：元组的无序序列

关键词：拓扑和路由

三、集群架构

集群

• Apache Storm的集群架构采用了主从设备模式。
• Zookeeper framework：协助Supervisor和nimbus交互
• Nimbus：Storm集群的主节点，又称Master。而工作节点分发数据并监控故障
• Supervisor：工作节点又称Workers，负责管理工作进程以完成分配的任务
• Woker process：工作进程，其执行与特定拓扑相关的任务，其创建执行器，并要求他们完成任务
• Execute：执行器，由工作进程产生的单个进程，用于特定的spout与bolt
• Task：任务，实际执行数据处理。他是个spout或bolt

四、工作流程

集群工作流程

五、初步示例

由此鱼这边启动半年前入门的小Topology回味下简介，内容其实就是常见的词频统计。

测试——Storm下一个简单的JAVA实现

#开启Zookeeper 
> ./bin/zkServer.sh start
#在主设备上开启nimbus、ui
> ./bin/storm nimbus &
> ./bin/storm ui &
#在其他设备上开启supervisor
> ./bin/storm supervisor &
#主设备状态
> jps
16290 Jps
1844 nimbus
2020 core
789 QuorumPeerMain
#其他设备状态
> jps
12931 Jps
3349 Supervisor
2079 QuorumPeerMain
#提交Topology
#不知道为什么，这次鱼在主节点上无法启动Supervisor，以后再细看，推测是因为这次只启用了两个节点，配置上起了冲突

此时工作就开始了！最好的办法是进入Storm UI一探究竟。

节点架构

由上至下分别是：

• Apache Storm总概览
• 任务分配节点状态
• 任务状态
• 任务执行节点状态

然后再进入任务内部，一探究竟

任务简介

由上至下分别是：

• 任务总概
• 向任务发出指令
• 任务一段时间内的状态
• 流的源
• 逻辑处理单元

环境搭建

安全生产

对于内部环境来说，做物理隔绝就好，只要将zookeeeper的数据源对外开放就好。当然大致还是说明下安全生产的基本要求：

1. 为storm创建独有的用户，并且开放用户对配置文件中data文件夹的全权。
2. 对外开放一下端口（配置文件可以修改，不要照搬）：
   • zookeeper:2181,2888,3888
   • storm.supervisor:6700,6701,6702,6703
   • storm.UI:9090
   • storm.nimbus:6627
   • 一些其他常用的网络通讯端口
3. 因为storm的个个模块是设计成快速启动和结束的，也就是说他不会自我恢复。所以守护进程也是个很重要的手段。

准备工作

Zookeeper集群设置(单例)
Zookeeper集群设置(集群)