storm学习笔记之一：storm 入门原理介绍

问题导读：
1.hadoop有master与slave，Storm与之对应的节点是什么？
2.Storm控制节点上面运行一个后台程序被称之为什么？
3.Supervisor的作用是什么？
4.Topology与Worker之间的关系是什么？
5.Nimbus和Supervisor之间的所有协调工作有master来完成，还是Zookeeper集群完成？
6.storm稳定的原因是什么？
7.如何运行Topology？
strom jar all-your-code.jar backtype.storm.MyTopology arg1 arg2
8.spout是什么？
9.bolt是什么？
10.Topology由两部分组成？
11.stream grouping有几种？

Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。
Storm对于实时计算的的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop为我们提供了Map和Reduce原语，使我们对数据进行批处理变的非常的简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单Spout和Bolt原语。
Storm适用的场景：
1、流数据处理：Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2、分布式RPC：由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。