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 ## 一、Storm核心概念
 
-下图为Storm为运行流程图：
-
 <div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spout-bolt.png"/> </div>
 
 ### 1.1  Topologies（拓扑）
 
-Storm应用程序的逻辑被封装在 Storm topology（拓扑）中，一个拓扑是 Spout 和 Bolt 通过 stream groupings 连接起来的有向无环图，Storm会一直保持Topologies运行，直到你将其杀死（kill）为止。
+一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑)。它是一个是由`Spouts` 和`Bolts`通过`stream`连接起来的有向无环图，Storm会保持每个提交到集群的topology持续地运行，从而处理源源不断的数据流，直到你将主动其杀死(kill)为止。
 
 ### 1.2  Streams（流）
 
-stream 是 Storm 中的核心概念，一个 stream 是一个无界的、以分布式方式并行创建和处理的 Tuple 序列。
-
-默认情况下 Tuple 可以包含 integers, longs, shorts, bytes, strings, doubles, floats, booleans, and byte arrays 等数据类型，当然你也可以实现自己的自定义类型。
+`stream`是Storm中的核心概念。一个`stream`是一个无界的、以分布式方式并行创建和处理的`Tuple`序列。Tuple可以包含大多数基本类型以及自定义类型的数据。简单来说，Tuple就是流数据的实际载体，而stream就是一系列Tuple。
 
 ### 1.3 Spouts
 
-Spout 是一个 topology（拓扑）中 stream的源头， 通常 Spout 会从外部数据源读取 Tuple。
-
-Spout分为 **可靠** 和**不可靠**两种，可靠的 Spout 在 Storm 处理失败的时候能够重新发送 Tuple, 不可靠的 Spout一旦把Tuple 发送出去就不管了。
-
-Spout 可以向不止一个流中发送数据，可以使用`OutputFieldsDeclare` 的 declareStream 方法定义多个流，并在 `SpoutOutputCollector`对象的 emit 方法中指定要发送到的stream 。
-
-```java
-public class SpoutOutputCollector implements ISpoutOutputCollector {
-    ISpoutOutputCollector _delegate;
-
-    ...
-    
-    public List<Integer> emit(String streamId, List<Object> tuple, Object messageId) {
-        return _delegate.emit(streamId, tuple, messageId);
-    }
-
-
-    public List<Integer> emit(List<Object> tuple, Object messageId) {
-        return emit(Utils.DEFAULT_STREAM_ID, tuple, messageId);
-    }
-
-
-    public List<Integer> emit(List<Object> tuple) {
-        return emit(tuple, null);
-    }
-
-
-    public List<Integer> emit(String streamId, List<Object> tuple) {
-        return emit(streamId, tuple, null);
-    }
-
-    public void emitDirect(int taskId, String streamId, List<Object> tuple, Object messageId) {
-        _delegate.emitDirect(taskId, streamId, tuple, messageId);
-    }
-
-    public void emitDirect(int taskId, List<Object> tuple, Object messageId) {
-        emitDirect(taskId, Utils.DEFAULT_STREAM_ID, tuple, messageId);
-    }
-    
-
-    public void emitDirect(int taskId, String streamId, List<Object> tuple) {
-        emitDirect(taskId, streamId, tuple, null);
-    }
-
-    public void emitDirect(int taskId, List<Object> tuple) {
-        emitDirect(taskId, tuple, null);
-    }
-
-}
-```
-
-Spout 中的最主要的方法是 `nextTuple`。`nextTuple` 向 topology（拓扑）中发送一个新的 Tuple, 如果没有 Tuple 需要发送就直接返回。对于任何 Spout 实现 `nextTuple` 方法都必须非阻塞的，因为 Storm在一个线程中调用Spout 的所有方法。
-
-Spout 的另外几个重要的方法是 `ack` 和 `fail`。 这些方法在 Storm 检测到 Spout 发送出去的 Tuple 被成功处理或者处理失败的时候调用。 `ack`和`fail`只会在可靠的 Spout 中会被调用。
-
-**IRichSpout**: 创建 Spout 时必须实现的接口,其中定义了Spout 的主要方法。但是在通常情况下，由于我们并不需要实现其中的全部方法，所以我们并不会直接实现IRichSpout，而是继承其抽象子类**BaseRichSpout**。
-
-```java
-public interface ISpout extends Serializable {
-   
-    void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector);
-
-    void close();
-    
-    void activate();
-    
-    void deactivate();
-
-    void nextTuple();
-
-    void ack(Object msgId);
-
-    void fail(Object msgId);
-}
-```
-
-BaseRichSpout继承自BaseComponent并空实现了ISpout中的部分方法，这样我们在实现自定义Spout的时候就不需要实现其中不必要的方法。
-
-注：BaseComponent是IComponent的抽象实现类，IComponent 中定义了Topologies（拓扑）中所有基本组件（如Spout，Bolts）的常用方法。
-
-```java
-public abstract class BaseRichSpout extends BaseComponent implements IRichSpout {
-    @Override
-    public void close() {
-    }
-
-    @Override
-    public void activate() {
-    }
-
-    @Override
-    public void deactivate() {
-    }
-
-    @Override
-    public void ack(Object msgId) {
-    }
-
-    @Override
-    public void fail(Object msgId) {
-    }
-}
-
-```
-
-###  1.4 Bolts
-
-Bolts是实际的stream处理单元，它负责处理数据的处理。Bolts可以执行过滤（filtering），聚合（aggregations），joins，与文件/数据库交互等操作。Bolts从spout/Bolts接收数据，处理后再发射数据到一个或多个Bolts中。
-
-Bolts是stream的的处理单元，对于一个处理单元来说，重要的就只有三点：
-
-+ 如何获取数据？
-+ 怎样处理数据？
-+ 怎样将处理好的数据发送出去？
-
-**1.获取数据**
-
-Spouts在从外部数据源获得数据后，将数据发送到stream，Bolts想要获得对应的数据，可以通过`shuffleGrouping`方法实现对组件（Spouts/Bolts）特定流的订阅。
-
-**2.处理数据**
-
-Bolt 中最主要的方法是 `execute` 方法, 当有一个新 Tuple 输入的时候就会进入这个方法，我们可以在这个方法中实现具体的处理逻辑。
-
-**3.发送数据**
-
-这个地方与Sprout是相同的，Bolts 可以向不止一个流中发送数据，可以使用`OutputFieldsDeclare` 的 declareStream 方法定义多个流，并在 `SpoutOutputCollector`对象的 emit 方法中指定要发送到的stream 。
+`Spouts`是流数据的源头，一个Spout 可以向不止一个`Streams`中发送数据。`Spout`通常分为**可靠**和**不可靠**两种：可靠的` Spout`能够在失败时重新发送 Tuple, 不可靠的`Spout`一旦把Tuple 发送出去就置之不理了。
 
+### 1.4 Bolts
 
+`Bolts`是流数据的处理单元，它可以从一个或者多个`Streams`中接收数据，处理完成后再发射到新的`Streams`中。`Bolts`可以执行过滤(filtering)，聚合(aggregations)，连接(joins)等操作，并能与文件系统或数据库进行交互。
 
 ### 1.5 Stream groupings（分组策略）
 
 <div align="center"> <img width="400px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/topology-tasks.png"/> </div>
 
-spouts和bolts在集群上执行任务时，是由多个Task并行执行（如上图，每一个圆圈代表一个Task）。当一个tuple需要从Bolt A发送给Bolt B执行的时候，我们怎么知道需要发送给Bolt B的哪一个Task执行？这是由Stream groupings 分组策略来决定的。
+`spouts`和`bolts`在集群上执行任务时，是由多个Task并行执行（如上图，每一个圆圈代表一个Task）。当一个tuple需要从Bolt A发送给Bolt B执行的时候，程序如何知道应该发送给Bolt B的哪一个Task执行呢？
 
-Storm 中一共有8个内置的 Stream Grouping。也可以通过实现 `CustomStreamGrouping`接口来自定义 Stream groupings。
+这是由Stream groupings分组策略来决定的。Storm中一共有如下8个内置的 Stream Grouping。你也可以通过实现 `CustomStreamGrouping`接口来自实现自定义Stream groupings。
 
-1. **Shuffle grouping**: Tuple 随机的分发到 Bolt Task, 每个 Bolt 获取到等量的 Tuple。
-2. **Fields grouping**: streams 通过 grouping 指定的字段来分区. 例如流通过 "user-id" 字段分区, 具有相同 "user-id" 的 Tuple 会发送到同一个task, 不同 "user-id" 的 Tuple 可能会流入到不同的 tasks。
-3. **Partial Key grouping**: stream 通过 grouping 中指定的 field 来分组, 与 Fields Grouping 相似.。但是对于 2 个下游的 Bolt 来说是负载均衡的, 可以在输入数据不平均的情况下提供更好的优化。
-4. **All grouping**: stream 在所有的 Bolt Tasks之间复制. 这个 Grouping 需要谨慎使用。
-5. **Global grouping**: 整个 stream 会进入 Bolt 其中一个任务。特别指出, 它会进入 id 最小的 task。
-6. **None grouping**:  这个 grouping , 你不需要关心 stream 如何分组. 当前, None grouping 和 Shuffle grouping  等价。同时, Storm可能会将使用 None grouping 的 bolts 和上游订阅的 bolt/spout 运行在同一个线程。
-7. **Direct grouping**: 这是一种特殊的 grouping 方式. stream 用这个方式 group 意味着由这个 Tuple 的 **生产者** 来决定哪个**消费者** 来接收它。Direct grouping 只能被用于 direct streams 。
-8. **Local or shuffle grouping**: 如果目标 Bolt 有多个 task 和 streams源 在同一个 woker 进程中, Tuple 只会 shuffle 到相同 worker 的任务。否则, 就和 shuffle goruping 一样。
+1. **Shuffle grouping** :  Tuples随机的分发到每个Bolt的每个Task上，每个Bolt获取到等量的Tuples。
+2. **Fields grouping** :  Streams通过grouping指定的字段(field)来分组。假设通过 "user-id" 字段进行分区，那么具有相同 "user-id" 的Tuple就会发送到同一个Task；
+3. **Partial Key grouping **:  Streams通过grouping中指定的字段(field)来分组，与`Fields Grouping`相似。但是对于两个下游的Bolt来说是负载均衡的，可以在输入数据不平均的情况下提供更好的优化。
+4. **All grouping** :  Streams会被所有的Bolt的Tasks进行复制。由于存在数据重复处理，所以需要谨慎使用。
+5. **Global grouping** :  整个Streams会进入Bolt的其中一个Task。通常会进入id最小的Task。
+6. **None grouping **:  当前None grouping 和Shuffle grouping 等价，都是进行随机分发；
+7. **Direct grouping **:  Direct grouping只能被用于direct streams 。使用这种方式需要由Tuple的**生产者**直接指定由哪个Task进行处理；
+8. **Local or shuffle grouping** :  如果目标bolt有一个或者多个tasks在同一个worker进程中，tuple将会被shuffled到处于同一个进程的多个tasks上。否则，和普通的Shuffle Grouping行为一致。
 
 
 
@@ -191,9 +64,9 @@ Storm 中一共有8个内置的 Stream Grouping。也可以通过实现 `CustomS
  也叫做 master node，是storm集群工作的全局指挥官。 
 
 1. 通过thrift接口，监听并接收client对topology的submit， 将topology代码保存到本地目录/nimbus/stormdist/下 ;
-2. 为client提交的topology计算任务分配，根据集群worker资源情况，计算出topology的spoult和bolt的task应该如何在worker间分配，任务分配结果写入zookeeper ;
+2. 为client提交的topology计算任务分配，根据集群worker资源情况，计算出topology的spoult和bolt的tasks应该如何在worker间分配，任务分配结果写入zookeeper ;
 3. 通过thrift接口，监听supervisor的下载topology代码的请求，并提供下载 ;
-4. 通过thrift接口，监听ui对统计信息的读取，从zookeeper上读取统计信息，返回给ui ;
+4. 通过thrift接口，监听UI对统计信息的读取，从zookeeper上读取统计信息，返回给UI;
 5. 若进程退出后，立即在本机重启，则不影响集群运行。 
 
 
@@ -202,23 +75,23 @@ Storm 中一共有8个内置的 Stream Grouping。也可以通过实现 `CustomS
 
 也叫做 worker node ,  storm集群的资源管理者，按需启动worker进程。 
 
-1. 定时从zookeeper 检查是否有代码未下载到本地的新topology ，定时删除旧topology代码 ;
-2. 根据nimbus的任务分配结果，在本机按需启动1个或多个worker进程，监控守护所有的worker进程;
+1. 定时从zookeeper 检查是否有新topology代码未下载到本地 ，并定时删除旧topology代码 ;
+2. 根据nimbus的任务分配计划，在本机按需启动1个或多个worker进程，并监控守护所有的worker进程；
 3. 若进程退出，立即在本机重启，则不影响集群运行。 
 
 
 
 ### 2.3 zookeeper的作用
 
-Nimbus和Supervisor进程都被设计为**快速失败**（遇到任何意外情况时进程自毁）和**无状态**（所有状态保存在Zookeeper或磁盘上）。  因此，如果Nimbus或Supervisor守护进程死亡，它们会重新启动，并从zookeeper上获取之前的状态数据，就像什么都没发生一样。
+Nimbus和Supervisor进程都被设计为**快速失败**（遇到任何意外情况时进程自毁）和**无状态**（所有状态保存在Zookeeper或磁盘上）。  这样设计的好处就是如果它们的进程被意外销毁，那么在重新启动后，就只需要并从zookeeper上获取之前的状态数据即可，并不会造成任何影响。
 
 
 
 ### 2.4 worker进程
 
-torm集群的任务构造者 ，构造spoult或bolt的task实例，启动executor线程。 
+Storm集群的任务构造者 ，构造spoult或bolt的task实例，启动executor线程。 
 
-1. 根据zookeeper上分配的task，在本进程中启动1个或多个executor线程，将构造好的task实例交给executor去运行（死循环调用spoult.nextTuple()或bolt.execute()方法）；
+1. 根据zookeeper上分配的task，在本进程中启动1个或多个executor线程，将构造好的task实例交给executor去运行;
 2. 向zookeeper写入心跳 ；
 3. 维持传输队列，发送tuple到其他的worker ；
 4. 若进程退出，立即在本机重启，则不影响集群运行。 
@@ -228,7 +101,7 @@ torm集群的任务构造者 ，构造spoult或bolt的task实例，启动executo
 storm集群的任务执行者 ，循环执行task代码。
 
 1. 执行1个或多个task（每个task对应spout或bolt的1个并行度），将输出加入到worker里的tuple队列 ；
-2. 执行storm内部线程acker，负责发送消息处理状态给对应spoult所在的worker。
+2. 执行storm内部线程acker，负责发送消息处理状态给对应spout所在的worker。
 
 
 
@@ -242,7 +115,7 @@ executor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor会运行1
 
 task是最终运行spout或bolt中代码的单元。topology启动后，1个component(spout或bolt)的task数目是固定不变的，但该component使用的executor线程数可以动态调整（例如：1个executor线程可以执行该component的1个或多个task实例）。这意味着，对于1个component：`#threads<=#tasks`（即：线程数小于等于task数目）这样的情况是存在的。默认情况下task的数目等于executor线程数目，即1个executor线程只运行1个task。  
 
-**默认情况下**：
+**在默认情况下**：
 
 + 每个worker进程默认启动一个executor线程
 + 每个executor默认启动一个task线程