storm、spark、kafka、hadoop各自拓扑图并加以解释以及他们的架构原理和工作流程

1. Storm拓扑图：
Storm是一个分布式实时计算系统，可以用来处理实时流数据。它的拓扑图如下：


解释：
- Spout：数据源，可以接收外部的数据流，将数据发送给Bolt进行处理，常见的数据源有Kafka、RabbitMQ等。
- Bolt：计算节点，可以对接收到的数据进行各种处理操作，然后发送给下一个Bolt或者终止节点，常见的Bolt有过滤Bolt、聚合Bolt、计算Bolt等。

Storm的工作流程：
1. 数据源将数据发送给Spout。
2. Spout接收到数据后，发送给Bolt进行处理。
3. Bolt进行处理后，将处理结果发送给下一个Bolt或者终止节点。
4. 终止节点将处理结果输出。

2. Spark拓扑图：
Spark是一个快速的大数据处理框架，可以用来处理批量数据和流式数据。它的拓扑图如下：


解释：
- Input：数据源，可以是HDFS、本地文件、Kafka等。
- Transformation：转换节点，可以对接收到的数据进行各种转换操作，比如map、filter、reduce等。
- Output：输出节点，将转换后的结果输出，可以是HBase、MySQL、Redis等。

Spark的工作流程：
1. 数据源将数据发送给Input。
2. Input接收到数据后，将数据发送给Transformation进行转换。
3. Transformation进行转换后，将处理结果发送给Output进行输出。

3. Kafka拓扑图：
Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列，可以用来处理流式数据。它的拓扑图如下：


解释：
- Producer：生产者，可以将消息发送到Kafka Broker上。
- Topic：主题，消息的分类标准。
- Partition：分区，可以将主题划分成多个分区，每个分区可以由多个Broker负责。
- Broker：Kafka服务器，可以负责多个分区。
- Consumer：消费者，可以从Broker上消费消息。

Kafka的工作流程：
1. Producer将消息发送到Kafka Broker上。
2. Kafka Broker接收到消息后，将消息存储到对应的Topic的Partition中。
3. Consumer从Kafka Broker上消费消息。

4. Hadoop拓扑图：
Hadoop是一个分布式计算框架，可以用来处理大规模的数据。它的拓扑图如下：


解释：
- HDFS：分布式文件系统，可以存储大规模的数据。
- MapReduce：分布式计算框架，可以对存储在HDFS上的数据进行计算。

Hadoop的工作流程：
1. 数据源将数据存储到HDFS上。
2. MapReduce对存储在HDFS上的数据进行计算。
3. 计算结果存储到HDFS上。