Storm实时处理与部署详解：信息流、连续计算与分布式调用

"这篇文档资料主要介绍了应用类型中的Storm实时处理系统，以及它在信息流处理、连续计算和分布式远程程序调用等领域的应用。同时，文档提到了Storm与Zookeeper、Kafka和Maven等技术的关联。文档还深入讨论了Storm的架构组件，如Supervisor、Worker、Executor和Task的详细运作机制，并提到了并行度（parallelism）和单服务器扩展（single server scale）的概念。" 在 Storm 的实时处理系统中，其核心能力在于对新数据的实时处理和数据库的即时更新，这使得它成为处理连续查询的理想选择。连续计算允许系统持续地分析数据流，并将结果立即反馈给用户，如在社交媒体监控热门话题的例子所示。此外，Storm 还能用于并行处理密集型查询，高效地计算并返回结果。 Storm 与 Zookeeper 的集成确保了集群的高可用性和稳定性。Zookeeper通常部署为2N+1台服务器，这样的配置能够抵御节点故障，保持服务的正常运行。而Supervisor是Storm的管理节点，它们可以动态扩展以适应不断变化的工作负载，每个Supervisor默认管理4个worker。 每个worker是在不同机器上并行运行的独立执行单元，它们负责执行Topology的一部分。Topology可以包含一个或多个worker，每个worker对应一个或多个executor。Executor是执行特定component（spout或bolt）的线程，每个component至少对应一个executor，但一个executor只能对应一个component。 Task是实际执行处理逻辑的单元，一个executor可以执行一个或多个task。尽管通常每个executor只执行一个task，但任务的执行线程和task并不完全等同。worker的数量可以通过配置文件和代码进行调整，以适应并发需求，一般来说，worker的数量应大于机器的数量。 文档中还提到了并行度（parallelism）和单服务器扩展（single server scale）的概念。并行度决定了Storm拓扑中的组件如何分布和执行，它可以影响系统的处理能力和吞吐量。而单服务器扩展则关注如何在单个服务器上优化性能，以应对可能的负载增长。 这份文档提供了丰富的Storm部署和使用知识，涵盖了从基本概念到高级特性的全面介绍，对于理解和实践Storm的实时处理解决方案具有很高的参考价值。