Storm是一个开源的分布式实时计算系统，能够简单、可靠的处理大量的数据流。Storm的部署和运维都很便捷，并且更为重要的是可使用任意编程语言来开发应用。数据库
storm：实时计算系统编程
低延迟，高性能，分布式，可扩展，容错缓存
特色：简单编程模型，热部署，各类编程语言，可扩展，容错，可靠消息处理，快速，本地模式框架
storm基本概念：运维
Nimbus:负责资源分配和任务调度编程语言
Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和中止属于本身管理的worker进程分布式
Worker：运行具体处理组件逻辑的进程ide
Task：worker中每个spout/bolt的线程称为一个task，在storm0.8后，task不在与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor函数
Topology：storm中运行的一个实时的应用程序，由于各个组件间的消息流动造成逻辑上的一个拓扑结构性能
Spout：在一个topology中产生源数据的组件。一般状况下spout会从外部数据源中读取数据，而后转换为topology的内部的源数据。spout是一个主动的角色，其接口中有一个nextTuple()的函数。storm框架会不停的调用此函数，用户只要在其中生成源数据便可。
Bolt：在一个topology中接受数据而后执行处理的组件。Bolt能够执行过滤、函数操做、合并、写数据库等任何操做。Bolt是一个被动的角色，其接口中有个execute（Tupleinput）函数，在接受到消息后会调用此函数，用户能够在其中执行本身想要的操做。
Tuple:一次消息传递的基本单元。原本应该是一个key-value的map,可是因为各个组件间的传递的tuple的字段名称已经事先定义好，因此Tuple中只要按序填入各个value就好了，是一个valueList。
Stream:源源不断传递的Tuple就组成了stream.
Strom使用场景：
1.流聚合：把两个或者多个数据流聚合成一个数据流-基于一些共同的tuple字段。
2.批处理：为了性能或者一些别的缘由，把一组tuple一块儿处理，而不是一个一个的单独处理。
3.BasicBolt
a.读一个输入的tuple
b.根据一个输入tuple发射一个或多个tuple
c.在execute的方法的最后ack那个输入tuple遵循这类模式的bolt通常是函数或者是过滤器，这种模式太常见，storm为这类模式单独封装了一个接口：IbasicBolt
d.内存内缓存+Fields grouping组合
e.据算topN
f.用TimeCacheMap来高效的保存一个最近被更新对象的缓存
g.分布式RPC
storm分组机制
1.随机分组(Shuffle grouping)
2.字段分组(Fields grouping)
3.所有分组(All grouping)
4.全局分组(Global grouping)
5.无分组(None grouping)
6.直接分组(Direct grouping)
7.实现CustomStreamGrouping接口来定义本身的分组