1.结构 storm结构称为topology(拓扑)，由stream(数据流),spout(喷嘴-数据流的生成者),bolt(阀门-数据流运算者)组成(参考图:Storm组成结构)。 不同于Hadoop中的job,Storm中的topology会一直运行下去，除非进程被杀死或取消部署。
2.Stream Storm的核心数据结构是tuple(元组)，本质上是包含了一个或多个键值对的列表。Stream是由无限制的tuple组成的序列。
3.spout spout连接到数据源，将数据转化为一个个的tuple，并将tuple作为数据流进行发射。开发一个spout的主要工作就是利用API编写代码从数据源消费数据流。 spout的数据源可以有很多种来源： web或者移动程序的点击流 社交网络的信息 传感器收集到的数据 应用程序产生的日志信息 spout通常只负责转换数据、发射数据，通常不会用于处理业务逻辑，从而可以很方便的实现spout的复用。
4.bolt bolt主要负责数据的运算，将接收到的数据实施运算后，选择性的输出一个或多个数据流。 一个bolt可以接收多个由spout或其他bolt发射的数据流，从而可以组建出复杂的数据转换和处理的网络拓扑结构。 bolt常见的典型功能： 过滤 连接和聚合 计算 数据库的读写
1.Storm集群中的topology由这四个主要部分组成：
(1)Nodes--服务器:配置在Storm集群中的一个服务器，会执行Topology的一部分运算,一个Storm集群中包含一个或者多个Node (2)Workers--JVM虚拟机、进程：指一个Node上相互独立运作的JVM进程，每个Node可以配置运行一个或多个worker。一个Topology会分配到一个或者多个worker上运行。 (3)Executeor--线程：指一个worker的jvm中运行的java线程。多个task可以指派给同一个executer来执行。除非是明确指定，Storm默认会给每个executor分配一个task。 (4)Task--bolt/spout实例:task是sqout和bolt的实例，他们的nextTuple()和execute()方法会被executors线程调用执行。大多数情况下，除非明确指定，Storm的默认并发设置值是1。即，一台服务器(node),为topology分配一个worker，每个executer执行一个task。参看图(Storm默认并发机制) 此时唯一的并发机制出现在线程级。 在单机模式下增加并发的方式可以体现在分配更多的worker和executer给topology。 **单机模式下，增加Node的数量不会有任何提升速度的效果。
2.增加worker 可以通过API和修改配置两种方式修改分配给topology的woker数量。
Config config = new Config(); config.setNumWorkers(2);
3.增加Executor builder.setSpout(spout_id,spout,executor_num) builder.setBolt(bolt_id,bolt,executor_num)
4.增加Task builder.setSpout(…).setNumTasks(task_num); builder.setBolt(…).setNumTasks(task_num);
5.数据流分组
数据流分组方式定义了数据如何进行分发。
Storm内置了七种数据流分组方式:
Shuffle Grouping(随机分组)
随机分发数据流中的tuple给bolt中的各个task，每个task接收到的tuple数量相同。Fields Grouping(按字段分组)
根据指定字段的值进行分组。指定字段具有相同值的tuple会路由到同一个bolt中的task中。All Grouping(全复制分组)
所有的tuple赋值后分发给所有的bolt task。Globle Grouping(全局分组)
这种分组方式将所有的tuple路由到唯一一个task上，Storm按照最小task id来选取接受数据的task。 这种分组方式下配置bolt的task的并发度没有意义。 这种方式会导致所有tuple都发送到一个JVM实例上，可能会引起Strom集群中某个JVM或者服务器出现性能瓶颈或崩溃。None Grouping(不分组)
在功能上和随机分组相同，为将来预留。Direct Grouping(指向型分组)
数据源会通过emitDirect()方法来判断一个tuple应该由哪个Strom组件来接受。只能在声明了是指向型数据流上使用。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，其他情况下采用随机分组方式。 这种方式可以减少网络传输，从而提高topology的性能。**另外可以自定义数据流分组方式 写类实现CustomStreamGrouping接口
代码：
/** * 自定义数据流分组方式 * @author park * */ public class MyStreamGrouping implements CustomStreamGrouping { /** * 运行时调用，用来初始化分组信息 * context:topology上下文对象 * stream:待分组数据流属性 * targetTasks:所有待选task的标识符列表 * */ @Override public void prepare(WorkerTopologyContext context, GlobalStreamId stream, List<Integer> targetTasks) { } /** * 核心方法，进行task选择 * taskId:发送tuple的组件id * values:tuple的值 * 返回值要发往哪个task */ @Override public List<Integer> chooseTasks(int taskId, List<Object> values) { return null; } }