【Storm】核心组件nimbus、supervisor、worker、executor、task

nimbus

是整个集群的控管核心，负责topology的提交、运行状态监控、任务重新分配等工作。
zk就是一个管理者，监控者。
总体描述：nimbus下命令（分配任务），zk监督执行（心跳监控worker、supurvisor的心跳都归它管），supervisor领旨（下载代码），招募人马(创建worker和线程等)，worker、executor就给我干活！task就是具体要干的活。

主控节点与工作节点

Storm集群中有两类节点：主控节点（Master Node）和工作节点（Worker Node）。其中，主控节点
只有一个，而工作节点可以有多个。

Nimbus进程与Supervisor进程

主控节点运行一个称为Nimbus的守护进程类似于Hadoop的JobTracker。Nimbus负责在集群中分发代
码，对节点分配任务，并监视主机故障。
每个工作节点运行一个称为Supervisor的守护进程。Supervisor监听其主机上已经分配的主机的作业，
启动和停止Nimbus已经分配的工作进程。

流分组（Stream grouping）

流分组，是拓扑定义中的一部分，为每个Bolt指定应该接收哪个流作为输入。流分组定义了流/元组如何
在Bolt的任务之间进行分发。
Storm内置了8种流分组方式。

工作进程（Worker）

Worker是Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程。一个worker就是一个进程，进程里面包含一个或多
个线程。

执行器（Executor）

一个线程就是一个executor，一个线程会处理一个或多个任务。

任务（Task）

一个任务就是一个task。

Topology运行

在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布，这同Hadoop的MapReduce任务相
似。但是有一点不同的是:在Hadoop中，MapReduce任务最终会执行完成后结束；而在Storm中，
Topology任务一旦提交后永远不会结束，除非你显示去停止任务。计算任务Topology是由不同的
Spouts和Bolts，通过数据流（Stream）连接起来的图｡一个Storm在集群上运行一个Topology时，主
要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作：
(1). Worker（进程）
(2). Executor（线程）Storm hadoop
角色 Nimbus JobTracker
Supervisor TaskTracker
Worker Child
应用名称 Topology Job
编程接口 Spout/Bolt Mapper/Reducer
(3). Task
task是线程执行程序中的“函数”，是用户的业务逻辑，是数据处理的实体单元