Storm 教程

Storm 是 Twitter 开源的分布式实时大数据处理框架，被业界称为实时版 Hadoop，已成为分布式实时处理系统的标准。Storm 最初由 Nathan Marz 和 BackType 团队创建，后被被 Twitter 收购并开源，使用 Java 和 Clojure 编写。

本教程将讲解 Apache Storm的 原理、安装、分布式消息传递、创建 Storm 拓扑、部署 Storm 集群，Trident的工作流程以及应用案例。

1. Storm 应用场景

随着越来越多的场景对 Hadoop 的 MapReduce 高延迟无法容忍，大数据实时处理解决方案的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而 Storm 更是流计算技术中的佼佼者。

Storm 应用场景包括：实时推荐系统、金融系统、预警系统、网站统计（实时销量、流量统计）、交通路况实时系统等。

2. Storm 特性

1) 适用场景广泛

Storm 可以实时处理消息和更新数据库，对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理(分布式方法调用，即DRPC），Storm 的这些基础 API 可以满足大量的场景。

2) 可伸缩性高

Storm 的可伸缩性可以让 Storm 每秒可以处理的消息量达到很高。扩展一个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提高这个计算任务的并行度 。Storm 使用ZooKeeper 来协调集群内的各种配置使得 Storm 的集群可以很容易的扩展。

3) 保证无数据丢失

实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。 那些会丢失数据的系统的适用场景非常窄， 而 Storm 保证每一条消息都会被处理， 这一点和 S4 相比有巨大的反差。

4) 健壮性

Storm 集群非常容易管理，轮流重启节点不影响应用。

5) 容错性好

在消息处理过程中出现异常， Storm 会进行重试。

6) 语言无关性

Storm 的 topology 和消息处理组件(Bolt)可以用任何语言来定义， 使得任何人都可以使用 Storm。

3. 适合人群

本教程是为有志于使用 Apache Storm 框架从事大数据分析工作的专业人员准备的。

本教程将为您在分布式环境中创建和部署 Storm 群集提供足够的知识。

4. 预备知识

在继续本教程之前，您必须很好地理解 Core Java 和 Linux 操作。

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