strom简介
官方网址：http://storm.apache.org/
是一个免费，开源的分布式实时计算系统，使用它可以轻松实现数据流的实时处理，Strom很简单，可以用任何编程语言
storm用例：实时在线分析 机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等。
Strom的特点：快速：基准时钟在超过一百万元组（可以理解为数据包）每秒处理的每个节点
简单的设置：有可扩展性，容错性，保证了数据的处理能力，并且易于设置和操作
storm集群与hadoop集群（MapReduce）对比
MapReduce是批处理流程 //hadoop处理海量历史任务，不能做到实时
storm没有缓冲区原数据源源不断的进入处理系统，这是流处理 //实时流计算，一直运行直到停止。
Topology（拓扑）与 Mapreduce
一个关键的区别是： 一个MapReduce job 最终会结束， 而一个topology 永远会运行（除非你手动kill 掉）
Nimbus（作业控制和资源管理 master进程） 与ResourManager
在Storm 的集群里面有两种节点： 控制节点（master node）和工作节点（worker node）。控制节点上面运行一个叫Nimbus 后台程序，它的作用类似Hadoop 里面的JobTracker //JobTracker是整个集群中唯一的全局管理者，涉及的功能包括作业控制和资源管理。
Nimbus 负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器， 并且监控状态。
Supervisor (worker 进程)与NodeManager(YarnChild)
每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor 的节点。Supervisor 会监听分配给它那台机器的工作，根据需要启动/关闭工作进程。每一个工作进程执行一个topology 的一个子集；一个运行的topology 由运行在很多机器上的很多工作进程组成。
storm实时流式计算的工作机制
2个角色
nimbus是集群的主节点：负责在集群里面分发代码，分配计算任务给机器， 并且监控状态。//作业控制和资源管理
supervisor是集群的从节点：每一个工作节点上面运行一个叫做Supervisor 的节点，每一个supervisor里面会有worker进程在服务器上运行着，这些worker是真正干活的。
nimbus和supervisor直接并没有直接的联系，而是需要第三方工具zookeeper实现的
第一个supervisor里面的worker会调用我们写的一个类比如叫（采集水这个类），处理好了之后，会再次在这个worker里面封装成一定的数据包的格式发出去，发给下一个worker，下一个worker会去处理上一个worker传给他的结果，去调用我们写的另一个逻辑（调用我们写的类 过滤逻辑）然后，就是在第二个worker里面去处理，然后再封装成一定的数据包的格式发出去，发给下一个worker。
下一个worker也是不知道自己怎么办，而是调用我们程序自己写的逻辑（比如调用沉淀这个类），处理完的数据再次的封装成一个数据包传给下一个worker。
最后一个处理步骤，会把处理的结果我们源源不断的放在一个内存数据库中,(处理结果的使用者）谁要用就可以直接的去使用数据。
小结：
整个处理流程的组织协调不用用户去关系，用户只需要去定义每一个步骤中的具体的业务处理逻辑
具体执行任务的角色是worker，worker执行任务时具体的行为则由我们定义的业务逻辑决定。
storm处理数据流程小结
1、客户端client把任务（topology）提交给nimbus
2、nimbus会把任务分配的一些信息放在zookeeper上面；
3、supervisor会通过zookeeper领取到任务
4、supervisor再分配给worker去运行我们的任务
官方解释如下：//这里的基本概念不懂的见下文
也可以叫做Topology运行机制
(1)Storm 提交后，会把代码首先存放到Nimbus 节点的inbox 目录下，之后，会把当前Storm运行的配置生成一个stormconf.ser 文件放到Nimbus 节点的stormdist 目录中，在此目录中同时还有序列化之后的Topology 代码文件；
(2)在设定Topology 所关联的Spouts 和Bolts 时，可以同时设置当前Spout 和Bolt 的executor数目和task 数目，默认情况下，一个Topology 的task 的总和是和executor 的总和一致的。之后，系统根据worker 的数目，尽量平均的分配这些task 的执行。worker 在哪个supervisor节点上运行是由storm 本身决定的；
(3)任务分配好之后，Nimbes 节点会将任务的信息提交到zookeeper 集群，同时在zookeeper集群中会有workerbeats 节点，这里存储了当前Topology 的所有worker 进程的心跳信息；
(4)Supervisor 节点会不断的轮询zookeeper 集群，在zookeeper 的assignments 节点中保存了所有Topology 的任务分配信息、代码存储目录、任务之间的关联关系等，Supervisor 通过轮询此节点的内容，来领取自己的任务，启动worker 进程运行；
(5)一个Topology 运行之后，就会不断的通过Spouts 来发送Stream 流，通过Bolts 来不断的处理接收到的Stream 流，Stream 流是×××的。
最后一步会不间断的执行，除非手动结束Topology。
有几点需要说明的地方：
(1)每个组件(Spout 或者Bolt)的构造方法和declareOutputFields 方法都只被调用一次。
(2)open 方法、prepare 方法的调用是多次的。入口函数中设定的setSpout 或者setBolt 里的并行度参数指的是executor 的数目，是负责运行组件中的task 的线程的数目，此数目是多少，上述的两个方法就会被调用多少次，在每个executor 运行的时候调用一次。相当于一个线程的构造方法。
(3)nextTuple 方法、execute 方法是一直被运行的，nextTuple 方法不断的发射Tuple，Bolt的execute 不断的接收Tuple 进行处理。只有这样不断地运行，才会产生×××的Tuple 流，体现实时性。相当于线程的run 方法。
(4)在提交了一个topology 之后，Storm 就会创建spout/bolt 实例并进行序列化。之后，将序列化的component 发送给所有的任务所在的机器(即Supervisor 节点)，在每一个任务上反序列化component。
(5)Spout 和Bolt 之间、Bolt 和Bolt 之间的通信，是通过zeroMQ 的消息队列实现的。
(6)上图没有列出ack 方法和fail 方法，在一个Tuple 被成功处理之后，需要调用ack 方法来标记成功，否则调用fail 方法标记失败，重新处理这个Tuple。
终止Topology
通过在Nimbus 节点利用如下命令来终止一个Topology 的运行：
bin/storm kill topologyName
kill 之后，可以通过UI 界面查看topology 状态，会首先变成KILLED 状态，在清理完本地目录和zookeeper 集群中的和当前Topology 相关的信息之后，此Topology 就会彻底消失。
小结zookeeper在storm中的作用
1、nimbus会把任务分配的一些信息放在zookeeper上面；
2、supervisor会通过zookeeper领取到任务
3、numbus需要通过zookeeper去感知supervisor的健康状态
Topology的概念类似于MapReduce中提交的一个任务 job
每台supervisor上会有多个worker进程
每个worker进程中运行着若干个executor线程
每个executor中运行着若干个相同的task
strom里面处了Nimbus Supervisor 还需要依赖zookeeper，所以在安装Strom的时候确保zookeeper安装了
storm的配置与部署
下载storm，然后上传到linux中
我们解压后到conf目录下修改配置
cd conf/
vi storm.yaml
告诉zookeeper在那几台机器上部署了
storm.zookeeper.servers:
supervisor是不需要去指定的，他的数量是可以动态的去增减
然后把他分发到每台机器上去
scp -r apache-storm-0.9.2-incubating/ hadoop-server-01:/usr/local/apps/
scp -r apache-storm-0.9.2-incubating/ hadoop-server-02:/usr/local/apps/
启动storm要先启动zookeeper
进入zookeeper的bin目录下去启动zookeeper
./zkCli.sh start
./zkCli.sh status(查看他的状态)
启动Strom
bin目录上
./storm nimbus(那台机器上配置了nimbus就在那台机器上启动nimbus)
在另外的两台机器上去启动Supervisor
01机器上的bin目录上
./storm Supervisor
02机器上的bin目录上
./storm Supervisor
可以通过jps来看进程数
storm也是可以通过网页来看的，但是必须要启动打开网页的外部服务的进程命令，也必须在启动nimbus的这台机器上去启动这个进程
启动外部服务的进程命令是cd app/(strom安装包)/bin/storm ui //直接执行这个命令
jps查看进程 ./strom ui
ui的进程叫core
这样我们就可以通过网页来看Strom的状态
HTTP：//hadoop-server-00:8080
小结： //这里是后台启动
在nimbus 主机上
//启动协调管理nimbus
./storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 &
//启动web 管理界面启动后可以通过nimbus 主机名：8080 端口进行仿问
./storm ui 1>/dev/null 2>&1 &
在supervisor 主机上
./storm supervisor 1>/dev/null 2>&1 &
slots 代表：槽位，也就是work进程，supervisor内启动的进程，默认启动4个。当你的机器的内核非常好的时候，可以修改配置来增加槽位数
可以知道那个worker的数量 如果不指点默认为4个
(在配置之前需要把进程都停掉，按ctrl+c就可以停掉进程了)
在配置项vi storm.yaml 里面最后增加(要顶格写)
supervisor.slots.ports:
-6701
-6702
-6703
-6704
-6705
-6706
//这些数字表示worker显示的端口
保存退出
完后，我们要把这个配置文件分发到另外两台机器上去
scp storm.yaml hadoop-server-01:/usr/local/apps/strom(安装包)/conf/
scp storm.yaml hadoop-server-02:/usr/local/apps/strom(安装包)/conf/
这样每个最大的worker数量为6
启动Strom为后台进程
在00机器上
bin/storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 & (就是启动nimbus 1到dev下的null目录中【标准输出从定性到这个文件中】 把2也从定性到1所去的地方，最后&表示为启动一个后台进程)
在00机器上
bin/storm supervisor 1>/dev/null 2>&1 &
注意：如果有错误退出，我们可以看看日志文件
cd logs/
ll
less supervisor.log
在00机器上
bin/storm ui 1>/dev/null 2>&1 &
（为了在网页中可以观察，我们必须在启动nimbus的这台机器上去启动ui）
我们切换到zookeeper下去打开zookeeper的客户端
cd /apps/zookeeper(安装包)/bin
./zkCli.sh
就会发现一个storm的节点
ls /strom
就会看到Strom下的节点
ls /strom/supervisor
就会看到supervisor下的节点，每个supervisor就会有一个相应的id和网页上的id是一一对应的
配置小结：
Storm 相关配置项
在storm.yaml 中常用的几个选项
storm.zookeeper.root
Storm 在zookeeper 集群中的根目录，默认是“/”
topology.workers
每个Topology 运行时的worker 的默认数目，若在代码中设置，则此选项值被覆盖
storm.zookeeper.servers
zookeeper 集群的节点列表
storm.local.dir
Storm 用于存储jar 包和临时文件的本地存储目录
ui.port
Storm 集群的UI 地址端口号，默认是8080
nimbus.host:
Nimbus 节点的host
storm的编程基本概念
topology:拓扑也叫一个任务，只不过一旦启动起来就永不停歇，和mapreduce里的job类似只不过job处理完一个任务后就自动停止了
topology内部还分为spouts和bolts
spouts:拓扑的消息源，类似于mapreduce中的map，为后续的处理流程读取数据源（拿数据）
bolts:拓扑的处理逻辑单元（在spouts之后的组件叫bolts），bolts可以有很多级，分别处理不同的功能，类似于mapreduce的reduce只不过bolts组件可以有任意多级（处理数据）
tuple：消息元组//是作为spouts往bolts之间传递数据，封装数据之后叫做tuple，tuple框架来实现spouts往bolts之间的数据传递
tuple里面可以传递多个filed，每个filed可以定义一个名称。
//spouts、bolts组件之间传递数据必须封装在tuple中，tuple可以哦实现定义schema，规定有哪些字段。
组件与组件之间数据传递的路线//叫做streaming
stream：流 //数据的流向
stream grouping：流里面的分组策略也可以叫做数据流向的策略，可以理解为MapReduce中的shuffle阶段，指的是在stream中两头的运行实例之间数据的分发规则，
类比mapreduce中的maptask-->reduce task之间的partition（划分）策略（有很多策略）
tasks：任务处理单元
executor：工作进程（是在workers的线程）
workers：工作进程（是一个多线程的程序）
tasks在executor里面 executor在workers里面
configuration：topology的配置
编程的时候要导入storm的jar包 我们在用集群区工作的时候，每一个集群机器都应该创建一个storm分析之后的目录
3台机器，就应该在3台机器上去创建
我们编好java程序后打成jar包，长传到linux机器上面去，
其实storm和mapreduce程序的编写差不多
执行storm的命令为
在bin目录下
./storm jar ~/phonetopo.jar 客户端主类 参数
~/phonetopo.jar:表示，用户主目录下的phonetopo.jar
参数为：集群提交的时候，给他的名称
启动后我们可以通过命令来查看
bin/strom list
程序会一直运行下去，实时在线分析
我们用命令去关闭程序
bin/storm kill phone-topo(phone-topo：客户端给的名字)
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