storm 简介
Apache Storm 是一个开源的分布式实时数据处理系统，旨在处理大量的数据流。最早由 Nathan Marz 在 Twitter 开发，现由 Apache 软件基金会管理。Storm 提供了对实时计算的高效支持，其设计理念是使实时流式数据处理像批处理那样快速和简单。
关键特性
实时处理: Storm 的主要功能是对数据流进行实时处理，与批处理系统相比，它可以更快地处理数据，从而实现低延迟的应用场景。
强扩展性: 通过添加更多的工作节点，Storm 可以水平扩展以处理超过设计容量的负载。
高吞吐量: Storm 可以处理每秒数百万条消息，适合高吞吐量的数据流处理需求。
容错性: 如果处理节点失败，Storm 会将数据流重新指派到其他节点，确保处理不中断。
一次处理保证: Storm 提供了“至少一次”处理语义，并通过更多的定制化来实现“恰好一次”处理。
编程模型简单: 使用“topologies”结构，可以定义数据流及其处理操作。Storm 的编程模型类似于 MapReduce 任务，并通过定义数据流的顶部节点（spouts）和处理节点（bolts）来构建复杂的数据流处理。
架构组件
Nimbus: Storm 集群中的主节点，负责分配计算工作、监控执行状态和重新指派失败的任务。
Supervisor: 工作节点，负责启动和停止它们上面负责的工作任务。
Spout: 数据流的源头，负责从外部数据源读取流数据并将其注入 Storm 集群。
Bolt: 核心的数据处理单元，负责对流数据进行各种处理操作，如过滤、聚合、连接等。
Topology: 数据流处理的完整定义，包括 Spouts 和 Bolts 之间的连接和数据流向。
应用场景
实时数据分析: 处理和分析来自传感器、日志数据或用户活动的实时数据流。
在线机器学习: 在流数据中应用和更新机器学习模型。
分布式日志处理: 实时聚合和分析日志数据，用于监测和检测异常。
事件检测和报警系统: 在金融、网络安全和社交平台中用于识别和响应实时事件。
Apache Storm 被广泛用于需要低延迟和快速响应的应用场景中。由于其强大的实时数据处理能力和简单的编程模型，许多企业利用 Storm 来处理和分析流数据，从而实现实时决策和业务洞察。