Apache Storm从一端读取​​实时数据的原始流，并将其传递通过一系列小处理单元，并在另一端输出处理/有用的信息。

下图描述了Apache Storm的核心概念。

现在让我们仔细看看Apache Storm的组件 -

让我们来看一个“Twitter分析”的实时示例，看看如何在Apache Storm中建模。下图描述了结构。

“Twitter分析”的输入来自Twitter Streaming API。Spout将使用Twitter Streaming API读取用户的tweets，并作为元组流输出。来自spout的单个元组将具有twitter用户名和单个tweet作为逗号分隔值。然后，这个元组的蒸汽将被转发到Bolt，并且Bolt将tweet拆分成单个字，计算字数，并将信息保存到配置的数据源。现在，我们可以通过查询数据源轻松获得结果。

拓扑

Spouts和Bolts连接在一起，形成拓扑结构。实时应用程序逻辑在Storm拓扑中指定。简单地说，拓扑是有向图，其中顶点是计算，边缘是数据流。

简单拓扑从spouts开始。Spouts将数据发射到一个或多个Bolts。Bolt表示拓扑中具有最小处理逻辑的节点，并且Bolts的输出可以发射到另一个Bolts作为输入。

Storm保持拓扑始终运行，直到您终止拓扑。Apache Storm的主要工作是运行拓扑，并在给定时间运行任意数量的拓扑。

任务

现在你有一个关于Spouts和Bolts的基本想法。它们是拓扑的最小逻辑单元，并且使用单个Spout和Bolt阵列构建拓扑。应以特定顺序正确执行它们，以使拓扑成功运行。Storm执行的每个Spout和Bolt称为“任务”。简单来说，任务是Spouts或Bolts的执行。在给定时间，每个Spout和Bolt可以具有在多个单独的螺纹中运行的多个实例。

进程

拓扑在多个工作节点上以分布式方式运行。Storm将所有工作节点上的任务均匀分布。工作节点的角色是监听作业，并在新作业到达时启动或停止进程。

流分组

数据流从Spouts流到Bolts，或从一个Bolts流到另一个Bolts。流分组控制元组在拓扑中的路由方式，并帮助我们了解拓扑中的元组流。有四个内置分组，如下所述。

随机分组

在随机分组中，相等数量的元组随机分布在执行Bolts的所有工人中。下图描述了结构。

字段分组

元组中具有相同值的字段组合在一起，其余的元组保存在外部。然后，具有相同字段值的元组被向前发送到执行Bolts的同一进程。例如，如果流由字段“字”分组，则具有相同字符串“Hello”的元组将移动到相同的工作者。下图显示了字段分组的工作原理。

全局分组

所有流可以分组并向前到一个Bolts。此分组将源的所有实例生成的元组发送到单个目标实例（具体来说，选择具有最低ID的工作程序）。

所有分组

所有分组将每个元组的单个副本发送到接收Bolts的所有实例。这种分组用于向Bolts发送信号。所有分组对于连接操作都很有用。