怎么使用Storm
这篇文章主要介绍"怎么使用Storm"，在日常操作中，相信很多人在怎么使用Storm问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"怎么使用Storm"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
项目Pom（Storm jar没有提交到Maven中央仓库，需要在项目中加入下面的仓库地址）：
central Maven Repository Switchboard default http://maven.oschina.net/content/groups/public/ false clojars https://clojars.org/repo/ false true org.yaml snakeyaml 1.13 org.apache.zookeeper zookeeper 3.3.3 org.clojure clojure 1.5.1 storm storm 0.9.0.1 storm libthrift7 0.7.0
下面是一个Storm的HelloWord的例子，代码有删减，熟悉Storm的读者自然能把代码组织成一个完整的例子。
public static void main(String[] args) { Config conf = new Config(); conf.put(Config.STORM_LOCAL_DIR, "/Volumes/Study/data/storm"); conf.put(Config.STORM_CLUSTER_MODE, "local"); //conf.put("storm.local.mode.zmq", "false"); conf.put("storm.zookeeper.root", "/storm"); conf.put("storm.zookeeper.session.timeout", 50000); conf.put("storm.zookeeper.servers", "nowledgedata-n15"); conf.put("storm.zookeeper.port", 2181); //conf.setDebug(true); //conf.setNumWorkers(2); TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 2); builder.setBolt("exclaim2", new DefaultStringBolt(), 5) .shuffleGrouping("words"); LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());}Config.STORM_LOCAL_DIR是配置一个本地路径，Storm会在这个路径写入一些配置信息和临时数据。
Config.STORM_CLUSTER_MODE是运行模式，local和distributed两个选项，即本地模式和分布式模式。本地模式在运行时时多线程模拟的，开发测试用；分布式模式在分布式集群下是多进程的，真正的分布式。
Storm的Spout和Blot高可用是通过ZooKeeper协调的，storm.zookeeper.root是一个ZooKeeper地址，并且有对应的端口号
Debug是测试模式，有更详细的日志信息。
TestWordSpout是一个Storm自带的例子，用来随机的产生new String[] {"nathan", "mike", "jackson", "golda", "bertels"};列表中的字符串，用来提供数据源。
其中DefaultStringBolt的源码：
OutputCollector collector;public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) { this.collector = collector;}public void execute(Tuple tuple) { log.info("rev a message: " + tuple.getString(0)); collector.emit(tuple, new Values(tuple.getString(0) + "!!!")); collector.ack(tuple);}运行日志：
10658 [Thread-29-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 10658 [Thread-31-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 10758 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: mike 10758 [Thread-33-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 10859 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 10859 [Thread-29-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: bertels 10961 [Thread-31-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 10961 [Thread-33-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson 11061 [Thread-35-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 11062 [Thread-35-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: nathan 11162 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: bertels 11163 [Thread-26-exclaim2] INFO cn.pointways.dstorm.bolt.DefaultStringBolt - rev a message: jackson
数据由一个Storm叫做喷嘴（Spout，也相当一个水龙头，能产生数据的来源端）产生，然后传递给后端一连串的的Blot，最终被转换和消费。而Spout和Blot都是并行的，并行度都可以自己设置（本地运行是靠多线程模拟的）。如：
builder.setSpout("words", new TestWordSpout(), 2); builder.setBolt("exclaim2", new DefaultStringBolt(), 5)喷嘴TestWordSpout的并行度是2，DefaultStringBolt的并行度是5.
从日志可以看出，数据经过喷嘴到达预先定于的一个Blot，打印了日志。我测试代码设置的并行度是5，日志中统计，确实是5个线程：
Thread-29-exclaim2
Thread-31-exclaim2
Thread-26-exclaim2
Thread-33-exclaim2
Thread-35-exclaim2
借用OSC网友的话说，Hadoop就是商场里自动升降式的电梯，用户需要排队等待，选按楼层，然后到达；而Storm就像是自动扶梯，扶梯预先设置好运行后，来人就立即运走，目的地是明确的。
Storm按我的理解，Storm和Hadoop是完全不同的，设计上也没有半点拟合的部分。Storm更像是我之前介绍过的Spring Integration，是一个数据流系统。它能把数据按照预设定的流程，把数据做各种转换，传递，分解，合并，最后数据到达后端存储。只不过Storm是可以分布式，而且分布式的能力也是可以自己设置。
Storm的这种特性很适合大数据类的ETL系统开发。
到此，关于"怎么使用Storm"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
