本文算是个人对Storm应用和学习的一个总结，由于不太懂Clojure语言，所以无法更多地从源码分析，但是参考了官网、好多朋友的文章，以及《Storm Applied: Strategies for real-time event processing》这本书，以及结合自己使用Storm的经历，希望对于想深入一点了解Storm原理的朋友能有所帮助，有不足之处欢迎拍砖交流。 Storm集群架构Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中，架构如下图所示： 具体描述，如下所示：
Storm集群的Master节点，负责分发用户代码，指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点，去运行Topology对应的组件（Spout/Bolt）的Task。
Storm集群的从节点，负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。通过Storm的配置文件中的supervisor.slots.ports配置项，可以指定在一个Supervisor上最大允许多少个Slot，每个Slot通过端口号来唯一标识，一个端口号对应一个Worker进程（如果该Worker进程被启动）。
用来协调Nimbus和Supervisor，如果Supervisor因故障出现问题而无法运行Topology，Nimbus会第一时间感知到，并重新分配Topology到其它可用的Supervisor上运行。 Stream GroupingsStorm中最重要的抽象，应该就是Stream grouping了，它能够控制Spot/Bolt对应的Task以什么样的方式来分发Tuple，将Tuple发射到目的Spot/Bolt对应的Task，如下图所示： 目前，Storm Streaming Grouping支持如下几种类型：
另外，Storm还提供了用户自定义Streaming Grouping接口，如果上述Streaming Grouping都无法满足实际业务需求，也可以自己实现，只需要实现backtype.storm.grouping.CustomStreamGrouping接口，该接口重定义了如下方法： List |
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