上一章介绍的Hadoop工具能够对海量数据进行批量处理，采用分布式的并行计算架构，只需使用其提供的MapReduce API编写脚本即可。但随着人们对数据实时性的要求越来越高，如实时日志分析、实时推荐系统等，Hadoop就无能为力了。
这时，Storm诞生了。它的设计初衷就是提供一套分布式的实时计算框架，实现低延迟、高并发的海量数据处理，被誉为“Realtime Hadoop”。它提供了简单易用的API接口用于编写实时处理脚本；能够和现有各类消息系统整合；提供了HA、容错、事务、RPC等高级特性。
Storm的官网是：storm-project.net，它的Wiki上有非常详尽的说明文档。
Storm的主要贡献者Nathan Marz和徐明明都是活跃的Clojure开发者，因此在Storm框架中也提供了原生的Clojure DSL。本文就将介绍如何使用这套DSL来编写Storm处理脚本。
Storm集群的安装配置这里不会讲述，具体请参考这篇文档。下文的脚本都运行在“本地模式”之下，因此即使不搭建集群也可以运行和调试。
Storm脚本的英文名称叫做“Storm Topology”，直译过来是“拓扑结构”。这个脚本由两大类组建构成，Spout和Bolt，分别可以有任意多个。他们之间以“数据流”的方式连接起来，因此整体看来就像一张拓扑网络，因此得名Topology。
数据源节点，是整个脚本的入口。Storm会不断调用该节点的nextTuple()方法来获取数据，分发给下游Bolt节点。nextTuple()方法中可以用各种方式从外部获取数据，如逐行读取一个文件、从消息队列（ZeroMQ、Kafka）中获取消息等。一个Storm脚本可以包含多个Spout节点，从而将多个数据流汇聚到一起进行处理。
数据处理节点，它是脚本的核心逻辑。它含有一个execute()方法，当接收到消息时，Storm会调用这个函数，并将消息传递给它。我们可以在execute()中对消息进行过滤（只接收符合条件的数据），或者进行聚合（统计某个条件的数据出现的次数）等。处理完毕后，这个节点可以选择将处理后的消息继续传递下去，或是持久化到数据库中。
Bolt同样是可以有多个的，且能够前后组合。Bolt C可以同时收取Bolt A和Bolt B的数据，并将处理结果继续传递给Bolt D。
此外， 一个Bolt可以产生多个实例 ，如某个Bolt包含复杂耗时的计算，那在运行时可以调高其并发数量（实例的个数），从而达到并行处理的目的。
Tuple是消息传输的基本单元，一条消息即一个Tuple。可以将其看做是一个HashMap对象，它能够包含任何可序列化的数据内容。对于简单的数据类型，如整型、字符串、Map等，Storm提供了内置的序列化支持。而用户自定义的数据类型，可以通过指定序列化/反序列化函数来处理。
想象一个Spout连接了两个Bolt（或一个Bolt的两个实例），那数据应该如何分发呢？你可以选择轮询（ShuffleGrouping），或是广播（GlobalGrouping）、亦或是按照某一个字段进行哈希分组（FieldGrouping），这些都称作为Stream Grouping。
下面我们就来实现一个实时版的WordCount脚本，它由以下几个组件构成：
sentence-spout：从已知的一段文字中随机选取一句话发送出来；split-bolt：将这句话按空格分割成单词；count-bolt：统计每个单词出现的次数，每五秒钟打印一次，并清零。首先使用lein new新建一个项目，并修改project.clj文件：
(defproject cia-storm "0.1.0-SNAPSHOT" ... :dependencies [[org.clojure/clojure "1.4.0"] [org.clojure/tools.logging "0.2.6"]] :profiles {:dev {:dependencies [[storm "0.8.2"]]}} :plugins [[lein2-eclipse "2.0.0"]] :aot [cia-storm.wordcount])其中:profiles表示定义不同的用户配置文件。Leiningen有类似于Maven的配置文件体系（profile），每个配置文件中可以定义project.clj所支持的各种属性，执行时会进行合并。lein命令默认调用:dev、:user等配置文件，可以使用lein with-profiles prod run来指定配置文件。具体可以参考这份文档。
这里将[storm "0.8.2"]依赖项定义在了:dev配置下，如果直接定义在外层的:dependencies下，那在使用lein uberjar进行打包时，会将storm.jar包含在最终的Jar包中，提交到Storm集群运行时就会报冲突。而lein uberjar默认会跳过:dev配置，所以才这样定义。
:aot表示Ahead Of Time，即预编译。我们在Clojure实战（3）中提过:gen-class这个标识表示为当前.clj文件生成一个.class文件，从而能够作为main函数使用，因此也需要在project.clj中添加:main标识，指向这个.clj文件的命名空间。如果想为其它的命名空间也生成对应的.class文件，就需要用到:aot了。它的另一个用处是加速Clojure程序的启动速度。
defspout是定义在backtype.storm.clojure命名空间下的宏，可以点此查看源码。以下是各个部分的说明：
sentence-spout是该组件的名称。["sentence"]表示该组件输出一个字段，名称为“sentence”。[conf context collector]用于接收Storm框架传入的参数，如配置对象、上下文对象、下游消息收集器等。spout表示开始定义数据源组件需要用到的各类方法。它实质上是生成一个实现了ISpout接口的对象，从而能够被Storm框架调用。nextTuple是ISpout接口必须实现的方法之一，Storm会不断调用这个方法，获取数据。这里使用Thread#sleep函数来控制调用的频率。emit-spout!是一个函数，用于向下游发送消息。ISpout还有open、ack、fail等函数，分别表示初始化、消息处理成功的回调、消息处理失败的回调。这里我们暂不深入讨论。
defbolt用于定义一个Bolt组件。整段代码的结构和defspout是比较相似的。bolt宏会实现为一个IBolt对象，execute是该接口的方法之一，其它还有prepare和cleanup。execute方法接收一个参数tuple，用于接收上游消息。
ack!是execute中必须调用的一个方法。Storm会对每一个组件发送出来的消息进行追踪，上游组件发出的消息需要得到下游组件的“确认”（ACKnowlege），否则会一直堆积在内存中。对于Spout而言，如果消息得到确认，会触发ISpout#ack函数，否则会触发ISpout#fail函数，这时Spout可以选择重发或报错。
代码中比较怪异的是{:prepare true}。defspout和defbolt有两种定义方式，即prepare和非prepare。两者的区别在于：
参数不同，prepare方式下接收的参数是[conf context collector]，非prepare方式下，defspout接收的是[collector]，defbolt是[tuple collector]`。prepare方式下需要调用spout和bolt宏来编写组件代码，而非prepare方式则不需要——defspout会默认生成nextTuple()函数，defbolt默认生成execute(tuple)。只有prepare方式下才能指定ISpout#open、IBolt#prepare等函数，非prepare不能。defspout默认使用prepare方式，defbolt默认使用非prepare方式。因此，split-bolt可以按如下方式重写：
(defbolt split-bolt ["word"] [tuple collector] (let [words (.split (.getString tuple 0) " ")] (doseq [w words] (emit-bolt! collector [w])) (ack! collector tuple)))prepare方式可以用于在组件中保存状态，具体请看下面的计数Bolt。
atom是我们遇到的第一个可变量（Mutable Variable），其它的有Ref、Agent等。Atom是“原子”的意思，我们很容易想到原子性操作，即同一时刻只有一个线程能够修改Atom的值，因此它是处理并发的一种方式。这里我们使用Atom来保存每个单词出现的数量。以下是Atom的常用操作：
user=> (def cnt (atom 0)) user=> (println @cnt) ; 使用@符号获取Atom中的值。 0 user=> (swap! cnt inc) ; 将cnt中的值置换为(inc @cnt)，并返回该新的值 1 user=> (println @cnt) 1 user=> (swap! cnt + 10) ; 新值为(+ @cnt 10) 11 user=> (reset! cnt 0) ; 归零 0需要注意的是，(swap! atom f arg ...)中的f函数可能会被执行多次，因此要确保它没有副作用（side-effect，即不会产生其它状态的变化）。
再来解释一下(partial merge-with +)。merge-with函数是对map类型的一种操作，表示将一个或多个map合并起来。和merge不同的是，merge-with多接收一个f函数（merge-with [f & maps]），当键名重复时，会用f函数去合并它们的值，而不是直接替代。
partial可以简单理解为给函数设定默认值，如：
user=> (defn add [a b] (+ a b)) user=> (add 5 10) 15 user=> (def add-5 (partial add 5)) user=> (add-5 10) 15这样一来，(swap! counts (partial merge-with +) {word 1})就可理解为：将counts这个Atom中的值（一个map类型）和{word 1}这个map进行合并，如果单词已存在，则递增1。
为了输出统计值，我们为count-bolt增加prepare方法：
... (bolt (prepare [conf context collector] (.start (Thread. (fn [] (while (not (Thread/interrupted)) (logging/info (clojure.string/join ", " (for [[word count] @counts] (str word ": " count)))) (reset! counts {}) (Thread/sleep 5000))))))) ...这段代码的功能是：在Bolt开始处理消息之前启动一个线程，每隔5秒钟将(atom counts)中的单词出现次数打印出来，并对其进行清零操作。
这里我们直接使用了Java的Thread类型。读者可能会觉得好奇，Thread类型的构造函数只接收实现Runnable接口的对象，Clojure的匿名函数直接支持吗？我们做一个简单测试：
user=> (defn greet [name] (println "Hi" name)) user=> (instance? Runnable greet) true user=> (instance? Runnable #(+ 1 %)) truelogging命名空间对应的依赖是[org.clojure/tools.logging "0.2.6"]，需要将其添加到project.clj中，它是对log4j组件的包装。这里之所以没有使用println输出到标准输出，是为了将该脚本上传到Storm集群中运行时也能查看到日志输出。
各个组件已经定义完毕，下面让我们用它们组成一个Topology：
(defn mk-topology [] (topology {"sentence" (spout-spec sentence-spout)} {"split" (bolt-spec {"sentence" :shuffle} split-bolt :p 3) "count" (bolt-spec {"split" ["word"]} count-bolt :p 2)}))topology同样是Clojure DSL定义的宏，它接收两个map作为参数，一个用于定义使用到的Spout，一个则是Bolt。该map的键是组件的名称，该名称用于确定各组件之间的关系。
spout-spec和bolt-spec则定义了组件在Topology中更具体的参数。如”split”使用的是split-bolt这个组件，它的上游是”sentence”，使用shuffleGrouping来对消息进行分配，:p 3表示会启动3个split-bolt实例。
“count”使用count-bolt组件，上游是”split”，但聚合方式采用了fieldGrouping，因此列出了执行哈希运算时使用的消息字段（word）。为何要使用fieldGrouping？因为我们会开启两个count-bolt，如果采用shuffleGrouping，那单词“a”第一次出现的消息会发送给一个count-bolt，第二次出现会发送给另一个count-bolt，这样统计结果就会错乱。如果指定了:p 1，即只开启一个count-bolt实例，就不会有这样的问题。
我们为WordCount生成一个类，它的main函数在没有命令行参数时会以本地模式执行Topology，若传递了参数（即指定了脚本在Cluster运行时的名称），则提交至Cluster。
这里直接使用了Storm的Java类，对参数有疑惑的可以参考Javadoc。TOPOLOGY-WORKERS是在backtype.storm.config命名空间中定义的，我们在前面的代码中:use过了。Storm这个项目是用Java和Clojure混写的，所以查阅代码时还需仔细一些。
首先我们直接用lein以本地模式运行该Topology：
$ lein run -m cia-storm.wordcount 6996 [Thread-18] INFO cia-storm.wordcount - doctor: 17, the: 31, a: 29, an: 17, ago: 13, seven: 13, and: 13 6998 [Thread-21] INFO cia-storm.wordcount - four: 13, keeps: 17, away: 17, score: 13, petted: 7, brown: 12, little: 12, years: 13, man: 7, apple: 17, dog: 19, day: 17 11997 [Thread-18] INFO cia-storm.wordcount - ago: 6, seven: 6, and: 6, doctor: 7, an: 7, the: 39, a: 28 11998 [Thread-21] INFO cia-storm.wordcount - four: 6, keeps: 7, away: 7, score: 6, petted: 16, brown: 21, little: 21, years: 6, man: 16, apple: 7, dog: 37, day: 7Cluster模式需要搭建本地集群，可以参考这篇文档。下文使用的storm命令则需要配置~/.storm/storm.yaml文件，具体请参考这篇文章。
$ lein do clean, compile, uberjar $ storm jar target/cia-storm-0.1.0-SNAPSHOT-standalone.jar cia_storm.wordcount wordcount $ cd /path/to/storm/logs $ tail worker-6700.log 2013-05-11 21:26:15 wordcount [INFO] four: 9, keeps: 15, away: 15, score: 9, petted: 16, brown: 9, little: 9, years: 9, man: 16, apple: 15, dog: 25, day: 15 2013-05-11 21:26:20 wordcount [INFO] four: 10, keeps: 9, away: 9, score: 10, petted: 18, brown: 13, little: 13, years: 10, man: 18, apple: 9, dog: 31, day: 9 $ tail worker-6701.log 2013-05-11 21:27:10 wordcount [INFO] ago: 12, seven: 12, and: 12, doctor: 11, a: 31, an: 11, the: 25 2013-05-11 21:27:15 wordcount [INFO] ago: 14, seven: 14, and: 14, doctor: 11, the: 43, a: 19, an: 11这一章我们简单介绍了Storm的设计初衷，它是如何通过分布式并行运算解决实时数据分析问题的。Storm目前已经十分稳定，且仍处于活跃的开发状态。它的一些高级特性如DRPC、Trident等，还请感兴趣的读者自行研究。
本文使用的WordCount示例代码：https://github.com/jizhang/cia-storm。
