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这期内容当中小编将会给大家带来有关Storm工作原理是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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Storm是一个分布式的实时计算框架；按照作者 Nathan Marz 的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Storm是流式计算框架、实时计算框架， 而Hadoop本质上是一个批处理框架、离线计算框架。
Storm的核心代码用的是clojure，另一部分代码用python；开发用户可使用java开发topology。
Storm集群中有两种节点，一种是Nimbus(控制结点)，另一种是Supervisor(工作节点)。它们是这样工作的：
1. 客户端提交topology到Nimbus；
2. Nimbus为该topology创建本地目录，将topology拆分为一个个的task；
3. 在zookeeper上创建assignments节点，以存储task与supervisor节点中woker的对应关系；
4. 在zookeeper上创建taskbeats节点来监控task的心跳，启动topology；
5. Supervisor轮询zookeeper，认领分配给自己的tasks，启动多个woker进程，每个work创建相应的task线程；根据topology信息进行初始化task之间的连接，最终整个拓扑运行起来。
Topology处理流程图： 
Storm使用zookeeper来协调整个集群，但是要注意的是storm并不用zookeeper来传递消息。所以zookeeper上的负载是非常低的，单个节点的zookeeper在大多数情况下都已经足够了， 但是如果你要部署大一点的storm集群， 那么你需要的zookeeper也要大一点。关于如何部署zookeeper，参考：http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.3/zookeeperAdmin.html 。
部署zookeeper有些需要注意的地方：
对zookeeper做好监控非常重要， zookeeper是fail-fast的系统，只要出现什么错误就会退出。 更多细节见 http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.3/zookeeperAdmin.html#sc_supervision 。
在storm的生产环境场景，要配置一个cron job来压缩zookeeper的数据和业务日志。zookeeper自己是不会去压缩这些的，所以你如果不设置一个cron job, 那么你很快就会发现磁盘不够用了，更多细节可查看：http://zookeeper.apache.org/doc/r3.3.3/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance 。
和同样是计算框架的MapReduce相比，在MapReduce集群上运行的是Job，而在Storm集群上运行的是Topology。但是Job在运行完毕后会自行结束，Topology只能手动kill掉，否则会一直运行下去。
Storm不处理计算结果的保存，这是应用代码需要负责的事情，如果数据不大，你可以简单地保存在内存里，也可以每次都更新数据库，也可以采用NOSQL存储。这部分事情完全交给应用开发者。
Topology的结构图：
上图中，Spout 和Bolt都是 Component。所以，Storm定义了一个名叫IComponent的总接口。 家族类图如下：绿色部分是我们最常用、比较简单的部分；红色部分是与事务相关的。 
Spout是Stream的消息产生源， Spout组件的实现可以通过继承BaseRichSpout类或者其他Spout类来完成，也可以通过实现IRichSpout接口来实现：
public interface ISpout extends Serializable {
void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector);
void close();
void nextTuple();
void ack(Object msgId);
void fail(Object msgId);
}open() -- 初始化方法
close() -- 在该spout将要关闭时调用。但是不保证其一定被调用，因为在集群中supervisor节点，可以使用kill -9来杀死worker进程。只有当Storm是在本地模式下运行，如果是发送停止命令，可以保证close的执行。
ack(Object msgId) -- 成功处理tuple时回调的方法，通常情况下，此方法的实现是将消息队列中的消息移除，防止消息重放
fail(Object msgId) -- 处理tuple失败时回调的方法，通常情况下，此方法的实现是将消息放回消息队列中然后在稍后时间里重放。
nextTuple() -- 这是Spout类中最重要的一个方法。发射一个Tuple到Topology都是通过这个方法来实现的。调用此方法时，storm向spout发出请求， 让spout发出元组（tuple）到输出器（ouput collector）。这种方法应该是非阻塞的，所以spout如果没有元组发出，这个方法应该返回。nextTuple、ack 和fail 都在spout任务的同一个线程中被循环调用。 当没有元组的发射时，应该让nextTuple睡眠一个很短的时间（如一毫秒），以免浪费太多的CPU。
继承了BaseRichSpout后，不用实现close()、activate()、 deactivate()、ack()、fail() 和 getComponentConfiguration()，只关心最基本核心的部分。 通常情况下（Shell和事务型的除外），实现一个Spout，可以直接实现接口IRichSpout，如果不想写多余的代码，可以直接继承BaseRichSpout。
Bolt类接收由Spout或者其他上游Bolt类发来的Tuple，对其进行处理。Bolt组件的实现可以通过继承BasicRichBolt类或者IRichBolt接口等来完成。
prepare() -- 此方法和Spout中的open方法类似，在集群中一个worker中的task初始化时调用。 它提供了bolt执行的环境。
declareOutputFields() -- 用于声明当前Bolt发送的Tuple中包含的字段(field)，和Spout中类似。
cleanup() -- 同ISpout的close方法，在关闭前调用。同样不保证其一定执行。
execute() -- 这是Bolt中最关键的一个方法，对于Tuple的处理都可以放到此方法中进行。具体的发送是通过emit方法来完成的。execute接受一个 tuple进行处理，并用prepare方法传入的OutputCollector的ack方法（表示成功）或fail（表示失败）来反馈处理结果。
Storm提供了IBasicBolt接口，其目的就是实现该接口的Bolt不用在代码中提供反馈结果了，Storm内部会自动反馈成功。如果你确实要反馈失败，可以抛出FailedException。 通常情况下，实现一个Bolt，可以实现IRichBolt接口或继承BaseRichBolt，如果不想自己处理结果反馈，可以实现 IBasicBolt接口或继承BaseBasicBolt，它实际上相当于自动实现了collector.emit.ack(inputTuple)。
在开始创建项目之前，了解Storm的操作模式(operation modes)是很重要的。 Storm有两种运行方式：
本地运行的提交方式：
LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology(TOPOLOGY_NAME, conf, builder.createTopology()); Thread.sleep(2000); cluster.shutdown();
分布式提交方式：
StormSubmitter.submitTopology（TOPOLOGY_NAME, conf, builder.createTopology());
需要注意的是，在编写完Topology代码之后，需要打包成jar，然后放到Nimbus上运行。打包的时候，不需要把依赖的storm.jar打进去，否则运行时会报错。因为在集群模式下，topology是依赖集群环境而执行的(见storm.yaml 配置文件)。
运行命令如下： storm jar StormTopology.jar mainclass [args]
上述就是小编为大家分享的Storm工作原理是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。