Storm是一个分布式实时大数据处理系统，它是一个流数据框架，具有最高的摄取率，虽然Storm是无状态的，它通过ZooKeeper管理分布式环境和集群状态，保证每个消息将通过拓扑至少处理一次
关键字：实时、流数据
storm类似图片的电梯，一直往上传送数据，数据一上去就被传送、处理
| tuple | 元组，数据结构，有序的元素列表，通常是任意类型的数据，outputCollector.emit(new Values(s1));，这里的new Value(s1)就是一个tuple |
|---|---|
| Stream | 流，一序列的tuple，拓扑图中的线 |
| Spouts | 流的源，storm从原始数据源接收输入数据，可以编写以获取数据源读取数据，实现IRichSpout接口，继承baseRichSpout |
| Bolts | Bolts是逻辑处理单元，Spout将数据传递到Bolts的过程以及Bolts之间，并产生新的输出流，一些常见的接口：IRichBolt、IBasicBolt等 |
| 拓扑 | Spouts和Bolts连接在一起，形成拓扑结构，简单来说拓扑是有向图，其中顶点是计算，边缘时数据流Spouts将数据发射到一个或者多个Bolts，bolt表示拓扑中最小的逻辑节点，Bolts的输入可以发射到另一个Bolts作为输入 |
| 进程 | 拓扑在多个工作节点上以分布式方式运行，Storm将所有的工作节点上的任务均匀分布 |
| 任务 | spout和bolt的执行的过程就是任务 |
| 流分组 | 控制tuple如何进行路由，数据流从Spouts流到Bolts，或从一个Bolts流到另一个Bolts，内置4个分组策略 |
Nimbus：master node，主要工作运行拓扑，分析元组tuple，收集执行的task，将task分给supervisor
supervisor：工作节点，有多个处理进程，代理任务给所有的wokr进程，在Nimbus和supervisor之间使用内部的消息系统通信
Nimbus：master node ，在work node间分发数据，指派task给work node，监控故障
supervisor：接收nimbus的指令，有多个work进程，监视work进程，完成task
work process：执行相关的task，本身不执行，创建executor（执行线程），可以有多个执行线程
executor：执行线程
task：处理数据
zookeeper：维持状态
随机分组，随机派发stream里面的tuple，保证每个bolt task 接收到tuple数目一样大,平均分配，轮询
一个spout，有两个Bolt
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout",new MySpout(),1);// 一个spout
builder.setBolt("bolt",new MyBolt(),2).shuffleGrouping("spout");
输出的结果：
default Thread-9-bolt--id=83 line :1 session_id：123 default Thread-11-bolt--id=85 line :1 session_id：dfghj default Thread-9-bolt--id=83 line :2 session_id：34567 default Thread-11-bolt--id=85 line :2 session_id：2345 default Thread-9-bolt--id=83 line :3 session_id：234fv default Thread-9-bolt--id=83 line :4 session_id：456yg default Thread-9-bolt--id=83 line :5 session_id：23456ygh default Thread-11-bolt--id=85 line :3 session_id：werfg default Thread-11-bolt--id=85 line :4 session_id：345 default Thread-11-bolt--id=85 line :5 session_id：23456ygh default Thread-11-bolt--id=85 line :6 session_id：1 default Thread-9-bolt--id=83 line :6 session_id：456yg default Thread-9-bolt--id=83 line :7 session_id：2 default Thread-11-bolt--id=85 line :7 session_id：2
其中Thread-9-bolt的id为83，另一个是85，两个随机分配，但是保证了平均分配
2）字段分组 （Fields Grouping） 一般用在计数按照字段分组，比如，按照"session_id"这个字段来分组，那么具有相同的值的"session_id"的tuple被分配到相同的Bolt里的一个task，而不同的"session_id"，不同的"session_id"的可能被分配到不同的task.
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout",new MySpout(),1);// 一个spout
builder.setBolt("bolt",new MyBolt(),2).fieldsGrouping("spout",new Fi
输出结果：
11 2 3 default Thread-11-bolt--id=85 line :6 session_id：2 1 2 3 default Thread-11-bolt--id=85 line :7 session_id：2 1 2 3 default Thread-11-bolt--id=85 line :8 session_id：2 1 2 3 default Thread-11-bolt--id=85 line :9 session_id：2 1 2 3 default Thread-11-bolt--id=85 line :10 session_id：2 11 2 33 default Thread-11-bolt--id=85 line :11 session_id：2
数据格式中的第二个是session_id，session_id值相同的交给同一个 Thread-11-bolt–id
3）所有分组 （All Grouping）常用来发送信号广播发送，对于每一个tuple，所有的bolt都会收到
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout",new MySpout(),1);// 一个spout
builder.setBolt("bolt",new MyBolt(),2).allGrouping("spout");
输出结果：
ssssssssss 123 sdfv default Thread-9-bolt--id=83 line :1 session_id：123 ssssssssss 123 sdfv default Thread-11-bolt--id=85 line :1 session_id：123 sdfgh dfghj sdfghj default Thread-9-bolt--id=83 line :2 session_id：dfghj sdfgh dfghj sdfghj default Thread-11-bolt--id=85 line :2 session_id：dfghj
每个tuple都会被每个bolt处理一边
4）全局分组 （Global Grouping）一般用来汇总全局分组，把tuple分配给task_id 最低的task.
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("spout",new MySpout(),1);// 一个spout
builder.setBolt("bolt",new MyBolt(),3).globalGrouping("spout");
输出结果：
12 1 1 default Thread-9-bolt--id=82 line :12 session_id：1 11 2 3 default Thread-9-bolt--id=82 line :13 session_id：2 1 2 3 default Thread-9-bolt--id=82 line :14 session_id：2 1 2 3 default Thread-9-bolt--id=82 line :15 session_id：2 1 2 3 default Thread-9-bolt--id=82 line :16 session_id：2 1 2 3 default Thread-9-bolt--id=82 line :17 session_id：2 11 2 33 default Thread-9-bolt--id=82 line :18 session_id：2
每次都是最小的id执行task
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.setSpout("wordSpout",new WordSpout());
// SplitBolt单词分割器设置4个Task，2个Executeor(线程)
builder.setBolt("splitBolt",new SplitBolt(),2).shuffleGrouping("wordSpout");
//CountBolt单词计数器设置4个Executeor(线程)
builder.setBolt("countBolt",new CountBolt(),4).fieldsGrouping("splitBolt",new Fields("word"));
// 最后countBolt把发送的tuple 汇总到唯一的ReporteBolt
builder.setBolt("reportBolt",new ReportBolt()).globalGrouping("countBolt");
最后4个countBolt被汇总到countBolt
其他的就做演示
