关于stream杂谈，刚开始写博客，不好的敬请见谅

storm本地模式，处理模拟集群环境，快速进行开发。

1：storm体系结构

（1）：Nimbus主节点：

① 主节点通常运行一个后台程序-Nimbus，用于响应分布在集群中的节点，分配任务和监控故障

（2）：Supervisor工作节点：

① 工作节点同样会运行一个后台程序--Supervisor，用于收听工作指派基于要求运行工作进程，每一个工作节点是topology中一个子集的实现，主节点和从节点的协调通过zk来进行

（3）：zk

① zk是完成主节点和从节点之间协调的服务，而应用程序实时的逻辑被封装到storm中的topology，topology是一组由Spouts和spot通过stream grouping进行连接的图

（4）：Topology拓扑（就是程序，流程）

① storm中运行的一个实时应用程序，因为各组件之间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构，一个topology是spouts（数据源）和bolts（处理数据的）组成的图，通过stream groupings将图中的spouts和bolts连接起来

 

2：topology

topology是一个有向的流程图，

3：stream grouping：为每一个bolt指定哪一个流作为输入，流分组定义了如何在bolt的任务直接进行分发。

流分组的方式：

（1）：Shuffle Grouping，随机分组；保证每一个bolt接收到的tuple数目相同

（2）：Fields Grouping，按字段分组；比如按照userId进行分组，具有同样userId的tuple会被分到相同的Bolts中，具有不同样userId的tuple会分到不同的Bolts中

（3）：ALL Grouping，广播分组，对于每一个tuple，会分到每一个Bolts中

（4）：Global Grouping 全局分组：这个tuple会被分发到storm的一个bolt中的task。再具体点就是分配到id值最低的那个task上。

4：cleanUp方法会在服务器停止之前调用（属于bolt的一个方法）

5：消息可靠性【节点描记工作】，如果消息不能被处理而丢失是很严重的情况。storm也是支持消息可靠性支持的。只有bolt节点进行描记成功或者失败才会调用spot节点的成功或者失败方法。ack或者fail方法。没法做到细致的事物操作，可以使用幂等性去判断。storm保证性的话使用ack保证机制。storm消息可靠性通过树来完成的【一个消息被拆分成为两个，这两个又被拆分成4个。。。。】

6：storm的RPC【distributed RPC】分布式RPC【贼牛逼功能】

storm里面引入DRPC主要利用storm的实时计算能力来并行化CPU密集型的计算任务。DRPC的storm topology以函数的参数流作为输入，而把这些函数调用的返回值作为topology的输出流。DRPC其实并不能算为storm本身的一个特性。

DRPC通俗讲就是利用Java形成一个client端，然后程序调用这个client，通过这个client执行storm中的某一个topology，然后快速返回结果。开启DRPC之后就不用使用spout数据源输入数据

DRPC的整体工作流程：

（1）：接受一个RPC请求

（2）：请求发送到storm topology

（3）：从storm topology接受结果

（4）：把结果发送给等待的客户端。