hadoop+storm数据采集模块开发

Hadoop和Apache Storm都是大数据处理的重要组件，它们通常一起被用来构建实时数据流处理系统。Hadoop主要用于大规模批量数据的离线处理，而Storm则专注于实时和低延迟的数据流处理。

在Hadoop+Storm的数据采集模块开发中，一般会经历以下步骤：

1. **数据源集成**：首先，你需要选择或开发数据采集工具（如Kafka、Flume、Logstash等），将各种来源的数据（如日志文件、网络流、数据库事件）实时摄入到系统中。

2. **数据预处理**：在接入Hadoop之前，可能需要对数据进行清洗和格式转换，使其符合Hadoop的输入格式（如CSV、JSON或Avro）。

3. **Hadoop Streaming或MapReduce**：对于批量数据，使用Hadoop的MapReduce或Hadoop Streaming进行初始处理和存储。这通常包括数据分片、处理和持久化至HDFS（Hadoop分布式文件系统）。

4. **实时流处理（Storm)**：数据从Hadoop的输出或中间层进入Storm集群，由一系列称为Spouts（数据源）和Bolts（处理节点）的组件组成实时处理管道。Spouts读取数据，Bolts执行业务逻辑，如过滤、聚合、分析等。

5. **实时结果**：处理后的实时数据可以被进一步分析，或者实时发送给其他系统，如实时仪表板或通知系统。

6. **监控与日志**：确保整个系统有完善的监控机制，包括任务状态、性能指标和错误处理，以便及时发现并解决问题。

相关问题：
1. Storm的Spouts和Bolts有何区别？
2. 如何优化Hadoop+Storm的性能以应对大规模数据流？
3. 在实时数据处理中，如何保证数据的准确性和一致性？