storm 是什么的：分布式 && 实时 计算系统
Nimbus:负责资源分配和任务调度。
Supervisor:负责接受nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的worker进程。
Worker:运行具体处理组件逻辑的进程。
Task:worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task?同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程,该线程称为executor。
storm架构中使用Spout/Bolt编程模型来对消息进行流式处理?消息流是storm中对数据的基本抽象,一个消息流是对一条输入数据的封装,源源不断输入的消息流以分布式的方式被处理，Spout组件是消息生产者，是storm架构中的数据输入源头，它可以从多种异构数据源读取数据，并发射消息流，Bolt组件负责接收Spout组件发射的信息流，并完成具体的处理逻辑?在复杂的业务逻辑中可以串联多个Bolt组件，在每个Bolt组件中编写各自不同的功能，从而实现整体的处理逻辑。
storm实时处理系统由以下几个关键概念组成
拓扑 Topoloies 消息流 Streams 消息源 Spouts 消息处理单元 Bolt
消息分发策略 Stream groupings 任务 Tasks 消息进程 Workers
拓扑topolpgy
一个实时计算应用程序的逻辑在Storm里面被封装到topology对象里面，这个对象称为：计算拓扑。
消息源Spout
消息源是消息流的源头，负责生产数据并将数据(元组)送入消息流。
消息处理单元Bolt
Bolt中封装了所有消息处理的逻辑：过滤，聚合，查询数据库等各种业务逻辑
消息分发策略Stream groupings
随机分组，直接分组，全局分组，定义分组，广播，不分组
任务Tasks
每个Spout和Bolt会被当作很多任务在整个集群里面执行。
工作进程
Topology可能会在一个或者多个工作进程里面执行，每个工作进程执行整个topology的一部分
Tuple 元组
Stream中最小数据组成单元
Topology – DAG有向无环图的实现
对于Storm实时计算逻辑的封装
即，由一系列通过数据流相互关联的Spout、Bolt所组成的拓扑结构
生命周期：此拓扑只要启动就会一直在集群中运行，直到手动将其kill，否则不会终止
Stream – 数据流
从Spout中源源不断传递数据给Bolt、以及上一个Bolt传递数据给下一个Bolt，所形成的这些数据通道即叫做Stream
Stream声明时需给其指定一个Id（默认为Default）
Shuffle grouping（随机分组）：这种方式会随机分发tuple给bolt的各个task，每个bolt实例接收到的相同数量的tuple。
Fields grouping（按字段分组）：根据指定字段的值进行分组。比如说，一个数据流根据“word”字段进行分组，所有具有相同“word”字段值的tuple会路由到同一个bolt的task中。
All grouping（全复制分组）：将所有的tuple复制后分发给所有bolt task。每个订阅数据流的task都会接收到tuple的拷贝。
Globle grouping（全局分组）：这种分组方式将所有的tuples路由到唯一一个task上。Storm按照最小的task ID来选取接收数据的task。
None grouping（不分组）：在功能上和随机分组相同，是为将来预留的。
Direct grouping（指向型分组）：数据源会调用emitDirect（）方法来判断一个tuple应该由哪个Storm组件来接收。只能在声明了是指向型的数据流上使用。
Local or shuffle grouping（本地或随机分组）：和随机分组类似，但是，会将tuple分发给同一个worker内的bolt task（如果worker内有接收数据的bolt task）。其他情况下，采用随机分组的方式。取决于topology的并发度，本地或随机分组可以减少网络传输，从而提高topology性能。
原文：https://www.cnblogs.com/huzicourenao/p/11079035.html