Apache Storm - 核心概念

Apache Storm 从一端读取实时数据的原始流，并将其通过一系列小型处理单元，并在另一端输出处理后/有用的信息。

下图描述了 Apache Storm 的核心概念。

现在让我们仔细看看 Apache Storm 的组件 −

组件	说明
Tuple	元组是 Storm 中的主要数据结构。它是有序元素的列表。默认情况下，元组支持所有数据类型。通常，它被建模为一组逗号分隔值并传递给 Storm 集群。
Stream	Stream 是一个无序的元组序列。
Spouts	流的来源。一般来说，Storm 接受来自原始数据源的输入数据，如 Twitter Streaming API、Apache Kafka 队列、Kestrel 队列等。否则，您可以编写 spout 从数据源读取数据。 "ISpout"是实现spout的核心接口，具体接口有IRichSpout、BaseRichSpout、KafkaSpout等。
Bolts	Bolts 是逻辑处理单元。 Spout 将数据传递给 bolts 和 bolts 进程并产生一个新的输出流。 Bolts 可以执行过滤、聚合、连接、与数据源和数据库交互的操作。 Bolt 接收数据并发送到一个或多个 Bolt。 "IBolt"是实现bolt的核心接口。一些常用的接口有 IRichBolt、IBasicBolt 等。

让我们以"Twitter 分析"的实时示例为例，看看如何在 Apache Storm 中对其进行建模。下图描述了结构。

"Twitter 分析"的输入来自 Twitter 流 API。 Spout 将使用 Twitter 流 API 读取用户的推文，并以元组流的形式输出。来自 spout 的单个元组将具有 twitter 用户名和单个 tweet 作为逗号分隔值。然后，这组元组将被转发到 Bolt，Bolt 会将推文拆分为单个单词，计算字数，并将信息保存到配置的数据源中。现在，我们可以通过查询数据源轻松获得结果。

topology

Spout 和 bolts 连接在一起并形成 topology 。实时应用程序逻辑在 Storm topology 中指定。简单来说，topology 是一个有向图，其中顶点是计算，边是数据流。

一个简单的 topology 结构从 spout 开始。 Spout 将数据发送到一个或多个bolt。 Bolt 表示 topology 中具有最小处理逻辑的节点，并且可以将一个 Bolt 的输出作为输入发送到另一个 Bolt。

Storm 保持 topology 始终运行，直到您终止 topology 。 Apache Storm 的主要工作是运行 topology ，并将在给定时间运行任意数量的 topology 。

任务

现在你对 spout 和 bolts 有了一个基本的了解。它们是 topology 的最小逻辑单元，topology 是使用单个 spout 和一组bolt构建的。它们应该以特定顺序正确执行，以使 topology 成功运行。 Storm 对每个 spout 和 bolt 的执行称为"任务"。简单来说，一个任务要么是执行一个 spout，要么是一个 bolt。在给定的时间，每个 spout 和 bolt 可以有多个实例在多个单独的线程中运行。