hadoop+storm数据导出

Hadoop和Storm是两个互补的分布式计算框架，常用于大规模数据处理和实时流处理。Hadoop主要关注批处理，而Storm则专注于实时事件驱动的数据处理。将数据从Hadoop（通常存储在HDFS或MapReduce任务的输出中）导出到Storm，通常涉及以下几个步骤：

1. 数据读取：使用Hadoop的HDFS API（如Hadoop Streaming或Hadoop MapReduce）从Hadoop集群中读取数据。你可以编写自定义的mapper、reducer或使用工具如`distcp`或`hadoop fs -get`。

2. 数据格式转换：如果Hadoop中的数据不是Storm可以直接消费的格式（如JSON或Kafka），可能需要进行数据清洗和格式转换，这可以通过脚本或外部工具（如Flume或Avro解码器）来实现。

3. Storm数据导入：创建一个Storm Topology，这个Topology通常包含Spout（读取器）来接收数据，Bolts（处理器）进行处理，并可能有Sink（如Kafka或RabbitMQ）来持久化处理结果。你可以通过Storm的API（如Storm Core或Twill）或者第三方库（如storm-starter）来构建这样的拓扑。

4. 集成：确保Hadoop和Storm集群之间有良好的网络连接，并且Hadoop数据源和Storm都部署在同一数据中心或有高可用的网络连接。

相关问题：
1. Hadoop Streaming如何配合使用？
2. 如何在Storm中配置Spout和Bolt之间的数据传输？
3. Storm有哪些常用的数据源和sink选项？
4. 如何保证在大规模数据迁移过程中的数据一致性？