流式处理框架之Storm
什么是 Storm
Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。
Storm的特性
Storm可以处理大批量的数据，在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时，所有的信息都会被处理。
Storm还具备容错和分布计算这些特性，可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理
易于扩展。对于扩展，你只需要添加机器和改变对应的topology（拓扑）设置。Storm使用Hadoop Zookeeper进行集群协调，这样可以充分的保证大型集群的良好运行。
每条信息的处理都可以得到保证。
Storm集群管理简易。
Storm的容错机能：一旦topology递交，Storm会一直运行它直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务。
尽管通常使用Java，Storm中的topology可以用任何语言设计。
storm 架构的优点
Storm 实现的一些特征决定了它的性能和可靠性的，Storm 使用 Netty 传送消息,这就消除了中间的排队过程,使得消息能够直接在任务自身之间流动，在消息的背后,是一种用于序列化和反序列化 Storm 的原语类型的自动化且高效的机制。
Storm 的一个最有趣的地方是它注重容错和管理，Storm 实现了有保障的消息处理,所以每个元组(Turple)都会通过该拓扑(Topology)结构进行全面处理;如果发现一个元组还未处理,它会自动从Spout处重发，Storm 还实现了任务级的故障检测，在一个任务发生故障时，消息会自动重新分配以快速重新开始处理。Storm 包含比 Hadoop 更智能的处理管理,流程会由zookeeper来进行管理,以确保资源得到充分使用。
简单编程，在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详,基于Google Map/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map､reduce原语，使并行批处理程序变得非常地简单和优美。同样,Storm也为大数据的实时计算提供了一些简单优美的原语，这大大降低了开发并行实时处理的任务的复杂性,帮助你快速、高效的开发应用。
多语言支持，除了用java实现spout和bolt，你还可以使用任何你熟悉的编程语言来完成这项工作，这一切得益于Storm所谓的多语言协议。多语言协议是Storm内部的一种特殊协议,允许spout或者bolt使用标准输入和标准输出来进行消息传递，传递的消息为单行文本或者是json编码的多行。
支持水平扩展，在Storm集群中真正运行topology的主要有三个实体：工作进程、线程和任务。Storm集群中的每台机器上都可以运行多个工作进程，每个工作进程又可创建多个线程,每个线程可以执行多个任务,任务是真正进行数据处理的实体，我们开发的spout、bolt就是作为一个或者多个任务的方式执行的。因此，计算任务在多个线程，进程和服务器之间并行进行,支持灵活的水平扩展。
容错性强，如果在消息处理过程中出了一些异常，Storm会重新安排这个出问题的处理单元，Storm保证一个处理单元永远运行(除非你显式杀掉这个处理单元)。
可靠性的消息保证 Storm可以保证spout发出的每条消息都能被“完全处理”。
快速的消息处理，用Netty作为底层消息队列, 保证消息能快速被处理。
本地模式，支持快速编程测试。
Storm应用
Storm 有许多应用领域，包括实时分析、在线机器学习、信息流处理（例如，可以使用Storm 处理新的数据和快速更新数据库）、连续性的计算（例如，使用Storm 连续查询，然后将结果返回给客户端，如将微博上的热门话题转发给用户）、分布式RPC（远过程调用协议，通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction Transformation Loading，数据抽取、转换和加载）等。
Storm 的处理速度惊人，经测试，每个节点每秒可以处理100 万个数据元组。Storm 可扩展且具有容错功能，很容易设置和操作。Storm 集成了队列和数据库技术，Storm 拓扑网络通过综合的方法，将数据流在每个数据平台间进行重新分配。
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