Storm是一个免费并开源的 分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。

storm 不处理静态数据,但它处理连续的流数据。

1.Storm用于实时计算，Hadoop用于离线计算。

2. Storm处理的数据保存在内存中，源源不断；Hadoop处理的数据保存在文件系统中，一批一批。

3.  Storm的数据通过网络传输进来；Hadoop的数据保存在磁盘中。

4.  Storm与Hadoop的编程模型相似

Nimbus

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。

Supervisor

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）。

Nimbus

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。

Supervisor

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）。

Worker

运行具体处理组件逻辑的进程。Worker运行的任务类型只有两种，一种是Spout任务，一种是Bolt任务。

Task

worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task不再与物理线程对应，不同spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

ZooKeeper

Topology：Storm中运行的一个实时应用程序的名称。将 Spout、 Bolt整合起来的拓扑图。定义了 Spout和 Bolt的结合关系、并发数量、配置等等。

 Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。

 Bolt：接受数据然后执行处理的组件,用户可以在其中执行自己想要的操作。

 Tuple：一次消息传递的基本单元，理解为一组消息就是一个Tuple。

 Stream：Tuple的集合。表示数据的流向。