0. 前言

上一章节，我们为了好理解，将storm中的抽象概念 通过画了一个水力发电系统的工作模式，相信大家一定可以直观地理解Storm中的流 (Stream) 、拓扑 (Topology)、Spout、Bolt、任务（Task）和工作者 (Worker)是如何协同工作处理数据的。

我们将流 (Stream) 比作河流，拓扑 (Topology)想象成是一个水力发电系统，Spout可以视为水力发电系统中的水轮机，它不断从河流（外部数据源）中截取水流。

Bolt就像是沿着水轮机的齿轮和发动机，它们接收从水轮机传来的动力（元组tuple），执行各种操作（处理数据），比如研磨谷物或发电。在Storm中，Bolts可以执行多种数据转换操作，如过滤、聚合、写入数据库等。

任务（Task）可以想象成是工人在水轮机和发电机之间的每个环节上工作。如果这个系统需要处理更多的水流（数据），我们就需要更多的工人（任务）。

在Storm中，增加任务的数量可以提高系统处理数据的能力。工作者 (Worker)看作是整个水力发电系统的工作站或工厂。在这些工作站里，每个工人（任务）负责操作一套齿轮与发动机（执行Spout和Bolt的逻辑）。工厂越多，系统的处理能力就越强。在Storm中，我们可以增加工作者（进程）的数量来扩展拓扑的处理能力。

1. 图解架构及其组件

本章节，我们着重来看下Storm的架构及其组件。还是老样子，我们以类比图解的方式讲解，我画了一个图，

我们想象一下一个水电站系统，这个系统的任务是利用水流来发电。在这个类比中，

Storm的架构及其组件可以借助上面的图这样理解

1. Nimbus（控制中心）：这就像是水电站的控制室，负责监控整个系统的运行，确保所有的水轮机（Spout）和发电机（Bolt）正常工作。如果某个设备出了问题，控制中心会及时派出人员去修理或替换。

2. Supervisor（转换站）：这就像是电站的变压器，接收来自控制中心的指令并确保电力（任务）送到正确的地点。

3. Worker进程（发电机组）：每个Worker就是一个包含多台发电机的发电机组，实际上转动产生电力。在Storm中，Worker进程运行在JVM中，执行实际的处理任务。

4. Task（单独的发电机）：每个发电机都是发电机组的一部分，负责生成电力。在Storm中，每个任务都是处理流数据的最小工作单元。

5. Topology（发电网络）：整个发电站的电网，确保电力能够从水流经过各种设备最终供到用户。Storm中的拓扑定义了数据流向和处理的逻辑结构。

6. Stream（水流）：水电站中的水流就像Storm中流动的数据，水流的动力是发电的来源。

7. Spout（水轮机）：水轮机是起始点，它抓住水流的动力并开始转化为电能。在Storm中，Spout从外部数据源捕获数据，生成元组流，是数据流开始的地方。

8. Bolt（发电机）：发电机负责接收水轮机的动力并转换成电能。在Storm中，Bolt会处理Spout发送的元组，执行计算操作，可能还会将结果发送到下一个Bolt或存储起来。

通过这个类比，你可以更容易地理解Storm的组件是如何协同工作的，以及它们在数据处理流程中各自扮演的角色。

2. Storm的主要架构组件

1. Nimbus：这是Storm集群的主节点，负责分发代码，分配任务给Supervisor，监视失败的任务并重新分配。

2. Supervisor：运行在各工作节点上，负责接收从Nimbus分配的任务，然后把任务分配给这个节点的Worker进程。

3. Worker进程：运行在Supervisor节点下，负责执行具体的任务。每个任务都会运行在一个单独的JVM进程中。

4. Task：实际运行的工作单元，一个Worker进程可以运行一个或者多个Task。

5. Topology：Storm中处理逻辑的封装。

6. Stream：数据流，Storm中的主要数据结构，由多个tuple组成。

7. Spout：数据源，负责从数据源获取数据，转换为tuple发送给Bolt。

8. Bolt：数据处理的主要组件，可以接收数据、处理数据以及发送数据。

Storm的架构设计得非常合理，可以适应各种规模的实时处理任务，从而在大数据处理领域得到了广泛应用。