Apache Storm原理介绍
Apache Storm是由Clojure编程语言编写的分布式流处理计算框架。该项目最初由Nathan Marz及BackType团队创建，在被Twitter收购后基于Apache许可协议开源。Apache Storm应用程序是基于有向无环图(DAG)的拓扑结构，以数据喷口(spout)和螺栓(bolt)为图的顶点，图上的边为流，将数据从一个节点引导到另一个节点，同时，拓扑一起充当数据转换的管道。Twitter最初使用Storm时，处理数十亿级的事件，通过对数十亿级的事件实时分析用户行为偏好、实时热点推文等，为用户实时推送偏好内容以及时下热点推文。
Storm纯内存的计算方式，减少了数据写入磁盘的时间，对比与传统关系型数据库（MYSQL、DB2、ORACLE等），其优点在于数据即拿即处理，数据源源不断地从喷口流出，通过流的方式传送至螺栓，螺栓即对数据进行处理，采用流水线加工生产作业，提高数据处理的效率，不需要对数据落地入库，后再进行数据运算。
Storm的拓扑模型架构
Storm的喷头可以接入多种数据源（KAFKA、SocketServer、Redis、FTP等），数据接入后，可由共同的Bolt的进行逻辑处理，最终可将结果输出至多种数据源。其数据通讯时，需要定义元组(Tuple)对象进行数据通讯，数据在拓扑中完成数据清洗、转换、计算、输出的过程。Storm拓扑应用一经执行后，将不停的运作，直至应用被杀死。
Storm集群技术架构
整个Storm集群的工作原理，是由客户端提交Topology（拓扑程序）至Nimbus，Nimbus将JAR包分发至所有的Supervisor节点，当所有的Supervisor接收完Jar包括，Nimbus将任务发布至zookeeper，Supervisor收到zookeeper分派的任务后，启动work(进程)，work启动Executor(线程)， Executor执行Task(任务)，而Storm UI则负责监控总个集群的运行情况。以下详细介绍各个模块的职能以及相互间的交互。
Nimbus：负责对运行在集群上的topology进行管理、协调和监控，其中包括topology的发布、任务指派、时间处理时重新指派任务等。Nimbus采用Zookeeper记录所有的supervisor节点，以及执行任务数（Task）,根据supervisor定时上报的心跳信息，检查supervisor是否正常，在设定的超时范围内，未收到心跳信息，则进行故障转移，将故障的supervisor的任务信息分派给其他的supervisor。
Supervisor：通过zookeeper接收Nimbus分发的任务信息，根据Nimbus执行的任务信息启动相应数量的work，再由work根据任务信息启动相应的Executor，当work启动失败时，supervisor将会重新调起work。Work与work间的通讯采用Netty中间件，并使用tuple元组的对象模式进行数据交互。
UI：通过Storm UI可以监控数据执行情况，每10分钟数据的处理效率，并可对应用进行暂停、恢复、rebalance以及停止操作。