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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。 今天就为大家带来Storm诞生到发展再到实践，赶快学习起来吧！
1Q：Storm的诞生。
A：在2011年Storm开源之前，由于Hadoop的火红，整个业界都在喋喋不休地谈论大数据。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是，Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大，响应缓慢，运维复杂。
有需求也就有创造，在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候，很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来。而在这个节骨眼上Storm横空出世了。
2Q：Storm的特点
A：Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了，看看它的一些卖点：
分布式系统：可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。
运维简单：Storm的部署的确简单。虽然没有Mongodb的解压即用那么简单，但是它也就是多安装两个依赖库而已。
高度容错：模块都是无状态的，随时宕机重启。
无数据丢失：Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能够满足很多级别的数据处理需求。不过，越高的数据处理需求，性能下降越严重。
多语言：实际上，Storm的多语言更像是临时添加上去似的。因为，你的提交部分还是要使用Java实现。
3Q：Storm已经发展到0.8.2版本了，如今它取得的成就
A：有50个大大小小的公司在使用Storm，相信更多的不留名的公司也在使用。这些公司中不乏淘宝，百度，Twitter，Groupon，雅虎等重量级公司。
从开源时候的0.5.0版本，到现在的0.8.0+，和即将到来的0.9.0+。先后添加了以下重大的新特性：
使用kryo作为Tuple序列化的框架（0.6.0）
添加了Transactional topologies（事务性拓扑）的支持（0.7.0）
添加了Trident的支持（0.8.0）
引入netty作为底层消息机制（0.9.0）
Transactional topologies和Trident都是针对实际应用中遇到的重复计数问题和应用性问题的解决方案。可以看出，实际的商用给予了Storm很多良好的反馈。
在GitHub上超过4000个项目负责人。Storm集成了许多库，支持包括Kestrel、Kafka、JMS、Cassandra、Memcached以及更多系统。随着支持的库越来越多，Storm更容易与现有的系统协作。Storm的拥有一个活跃的社区和一群热心的贡献者。过去两年，Storm的发展是成功的。
4Q：在Storm的学习过程中，感觉难以理解的部分有：1）Storm的反馈机制的设计原理；2）HBase用在线上栏位高可用保障方面的采集过程；3）前端栏位快照数据回流，每次访问过程中商品。这三个问题应该如何理解？
A：1）可以简单参考下图
实际生产环境中需要计算栏位的产品列表不同算法的一些实时指标，不断的反馈模型，修正相关因子或权重。
2）比如，采集0.98等版本的HBase，用默认的JMX不是很好，读到的某些数据往往是溢出的，不是很准，用HBaseClient接口收集相关更精确的数据
3）尽可能的保存每一个点击行为的当前的快照，比如商品当前的订单量、访问量、价格等，用来离线训练，这些数据全部都走tracker方式，数据量比较大，在调用服务端API的时候可以异步写到Kafka，再通过Gobblin等sync到HDFS。
5Q：Kafka在Storm中的角色是什么呢？是作为分流的解决方案,还是作为通信的工具？Kafka的前置机是什么？数据量大的时候Kafka会不会崩掉？
A：Kafka在Storm之前扮演一个缓冲的消息队列；Kafka最开始的前置一般有Flume等，其他消息也可以直接往Kafka写，Storm的中间过程也可以存到Kafka中，当做一个消息队列来用；双十一的时候，分区设置小，Kafka满了，来不及处理崩过，写Kafka的时候；如果客户端直接写Kafka，也要注意，并发量大会把Kafka搞挂。采用异步写+本地缓存写Kafka，比如log4j写Kafka，基本的异步和本地缓存等已经做了，数据量再大的时候，加一层Flume等。
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