Storm核心基础
一、Stream：被处理的数据
二、Spout：数据源
消息源Spout是Storm的Topology中的消息生产者（Tuple的创造者）。如图几个Spout接口都继承自IComponent
Spout从外部获取数据后，向Topology发出的Tuple可以是可靠的，也可以是不可靠的
可靠的：一个可靠的消息可以重新发射一个Tuple（如果该Tuple没有被Storm成功处理）
不可靠的：一个不可靠的消息源Spout一旦发出，一个Tuple就会彻底遗忘，不会在重新发了
Spout可以发射多个Stream，使用OutputFieldsDeclarer.declareStream来定义多个流，然后使用SpoutOutputCollector来发射指定的流
Spout中几个重要的方法：
1、open方法：当一个Task被初始化时会调用此open方法，一般都会在此方法中初始化发送Tuple的对象SpoutOutputCollector和配置对象TopologyContext
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) { this.collector = collector; }
2、declareOutputFields方法：声明当前Spout的Tuple发送流。
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("sentence"));//告诉组件发出数据流包含sentence字段 }
3、nextTuple方法：发射一个Tuple到Topology都是通过该方法。
public void nextTuple() { this.collector.emit(new Values("123")); }
三、Bolt：处理数据
Bolt是接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件，所有的消息处理逻辑被封装在Bolt中，Bolt负责处理输入的数据流并产生输出的新数据流；Bolt把元组Tuple作为输入，之后处理产生新的Tuple；
1、客户机创建Bolt，然后将其序列化为拓扑，并提交给集群的主机
2、集群启动worker进程，反序列化Bolt，调用prepare方法开始处理元组
3、Bolt处理元组，Bolt处理一个输入Tuple，发射0个或多个元组，然后调用ack通知Storm自己已经处理过这个Tuple了。Strom提供一个IBasicBolt自动调用ack。
在创建Bolt对象时，通过构造方法，初始化成员变量，当Bolt被提交到集群时，这些成员变量也会被序列化，所以通过反序列化可以取到这些成员变量
IBolt继承了Serializable，在创建Bolt在序列化之后被发送到具体执行的Worker上，worker在执行Bolt时候先执行perpare方法传入当前执行的上下文，然后调用execute方法，对Tuple进行处理，并用prepare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
IBasic接口在执行execute方法时，自动调用ack方法，其目的就是实现该Bolt时，不用在代码中提供反馈结果，Storm内部会自动反馈成功
几个重要的方法：
1.prepare方法：preparre方法为Bolt提供了OutputCollector，用来从Bolt中发送Tuple，在Bolt中载入新的线程异步处理，OutputCollector是线程安全的。Bolt中prepare、execute、cleanup等方法中进行
2.declareOutPutFields方法：声明当前Bolt发送的Tuple中包含的字段；Bolt可以发射多条消息流，使用OutputFieldsDeclarer.declareStream方法来定义流，之后使用OutputCollector.emit来选择要发射的流
3、getComponentConfiguration方法：当系统需要每隔一段时间执行特定的处理时，就可以用它
4、execute方法:：以一个Tuple作为输入，Bolt使用OutPutColector来发射Tuple，Bolt必须为他处理的每一个Tuple调用ack方法，以通知Storm该Tuple处理完毕了，从而通知该Tuple的发射者Spout
1) emit有一个参数：该参数是发送到下游Bolt的Tuple，此时由上游发来的旧Bolt就此隔断，新的Tuple和旧的Tuple不在属于同一颗Tuple数。新的Tuple另起一颗新的Tuple树
2）emit有两个参数：第一个参数是旧的Tuple的输入流，第二个参数是新的往下游Bolt下发的Tuple流。此时新的Tuple和旧的Tuple还属于同一颗Tuple树，即如果下游的Bolt处理失败，则向上传递到当前Bolt，当前Bolt根据旧的Tuple继续往上游传递，申请重发失败的Tuple，保证Tuple处理的可靠性
四、Tuple：数据单元
Tuple是Strom的主要数据结构，并且是Storm中使用的最基本单元、数据模型和元组；Tuple是一个值列表，Tuple中的值可以是任何类型的，动态类型的Tuple的fields可以不用声明；默认情况下，Storm中的Tuple支持私有类型，字符串，字节数组等作为它的字段值，如果使用其他类型，就需要序列化该类型。
Tuple的默认类型：integer、float、double、long、short、string、byte、binary(byte[])。Tuple可以理解为键值对，其中键就是定义在declareOutputFields方法中的Fields对象，值就是在emit中发送的Values对象
Tuple声明周期：
1、Storm调用Spout的nextTuple方法来获取下一个Tuple
2、Spout通过Open方法的参数提供的SpoutOutputCollector将新的Tuple发射到其中一个输出消息流（发射Tuple时，Spout提供一个message-id，通过这个ID来追踪该Tuple）
3、Storm跟踪该Tuple的树形结构是否成功创建，并根据message-id调用Spout中的ack函数，已确认Tuple是否被完全处理。
4、如果Tuple超时，则调用Spout的fail方法
5、在任务完成后，Spout调用Cloes方法结束Tuple的使命
public interface ISpout extends Serializable { void open(Map var1, TopologyContext var2, SpoutOutputCollector var3); void close(); void activate(); void deactivate(); void nextTuple(); void ack(Object var1); void fail(Object var1); }
五、Task：运行Spout和Bolt中的线程
同一个Spout/Bolt的Task可能会共享一个物理线程，该线程称为Executor。实际的数据处理由Task来完成，Topology的生命周期中，Task数量不会变化，而Executor数量却不一定，在一般情况下，线程数小于等于Task数量。默认Task的数量等于Executor线程数量，即一个Executor线程只运行一个Task，Executor线程在执行期间会调用该Task的nextTuple或Executor
Worker：是运行这些线程的进程
一个worker进程一直一个Topology子集，他会启动一个或多个Executor线程来执行一个Topology的组件。因此在执行拓扑时，可能跨越一个或多个Worker，Storm会尽量均匀分配任务给所有的worker，不会出现一个Worker为多个Topology服务的情况
六、Stream Grouping：规定了Bolt接收何种类型数据作为输入
Storm包括6种流分组类型：
1、随机分组（Shuffer Grouping）：随机分发元组到Bolt的任务，保证每个任务获得相等数量的元组
2、字段分组（Fields Grouping）：根据指定字段分割数据流并分组
3、全部分组（ALL Grouping）：对于每一个Tuple来说，所有Bolt都会收到，所有Tuple被复制到Bolt的所有任务上
4、全局分组（Global Grouping）：全部的流都分配到Bolt的同一任务，就是分配给ID，最小的Task
5、无分组（NO Grouping）：不分组的含义是，流不关心到底谁会收到它的Tuple，目前无分组等效于随机分组，不同的是Storm把无分组的Bolt放到订阅Bolt或Spout的同一线程中执行（在可能实现的前提下）
6、直接分组（Direct Grouping）：元组生产者决定元组由那个元组消费者接受
七、Topology：是由Straming Grouping连接起来的Spout和Bolt节点网络
1、本地模式：
Config conifg = new Config();
config.setDebug(true); config.setNumWorkers(2); LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology("test",config,builder.creatTopology());
Utils.sleep(1000); cluster.killTopology("test"); cluster.shutdown();
submitTopology有三个参数：要允许Topology的名称，一个配置对象，以及要运行的Topology的本身
Topoogy是以名称来唯一区别的，可以用这个名称杀掉该Topology，而且必须显示的杀掉，否则他会一直运行
几个比较重要的配置：
config.setNumWorkers(2)：定义希望集群分配多少个工作进程来执行这个Topology，Topology中的每个组件都需要线程来执行。每个组件到底用多少个线程是通过setBolt和setSpout来指定的
config.setDebug(true)：Storm会记录下每个组件发射的每条信息
Topology方法调用流程：
1.每个组件(Spout或Bolt）的构造方法和declareOutputFields方法都只被调用一次
2.open和prepare方法被调用多次，在入口函数中设定的setSpout或setBolt中的并行度参数指Execute的数量，是负责运行组件中Task的数量，此数量是多少，上述两个方法就会被调用多少次，在每个Execute运行时调用一次
3.nextTuple方法和execute方法是一直运行的，nextTuple方法不断发射Tuple，Bolt的execute不断接受Tuple进行处理。只有这样不断进行，才会产生无界的Tupe流。
4.提交一个Topology之后，Storm创建Spout/Bolt实例并进行序列化，之后将序列化的组件发送给所有任务所在的节点，在每一个任务上反序列化组件
5.Spout和Bolt之间，Bolt和Bolt之间的通信，通过ZeroMQ的消息队列实现
6.在一个Tuple处理成功之后，需要调用ack方法来标记成功，否则调用fail方法标记失败，重新处理该Tuple
Topology中几个比较重要的并行度相关概念
1.Worker（工作进程）：每个worker都属于一个特定的Topology，每个Supervisor节点的Worker可以有多个，每个Worker使用一个额单独的端口，Worker对Topology中的每个组件运行一个或者多个Executor线程来提供Task的执行服务
2.Executor
Executor是产生于Worker进程内部的线程，会执行同一个组件的一个或多个Task
3.Task
实际的数据处理由Task完成，在Topology的声明周期中，每个组件的Task数量不会变化，而Executor的数量却不一定，Executor数量小于等于Task数量，在默认情况下，二者是相等的
worker、executor、task设置
1、Worker设置：可以设置yaml中Topology.workers属性，在代码中通过Config的setNumWorker方法设定
2、Executor设置：通过Topology入口类中的setBolt、setSpout方法的最后一个参数指定，如果不指定，则使用默认值为1
3、Task设置：在默认情况下和Executor数量一致，在代码中通过TopologyBuilder的setNumTasks方法设定具体某个组件的Task数量
Storm集群中的一个物理节点启动一个或多个worker进程，集群的topology都是通过这些进程运行的，然而，worker进程中又会运行一个或多个Executor线程，每个Executor线程只会运行一个Topology的一个组件(spout或bolt)的Task任务，task又是数据处理的实体单元。worker是进程，Executor对应于线程，Spout或Bolt是一个个Task；同一个Worker只执行同一个Topology相关的Task；在同一个Executor中可以执行多个同类型的Task，即在同一个Executor中，要么全部是Bolt类的Task，要么全部是Spout的Task；在运行时，Spout和Bolt需要包装成一个又一个Task
