Hadoop
进入21世纪，随着社会的快速发展，人类活动产生的数据急速膨胀，同时大量累积的数据最为一项资源受到普遍关注，对大量数据的处理与分析显得很重要，而Hadoop是大数据处理领域的佼佼者。
Hadoop是一个分布式的批处理系统，主要由MapReduce和HDFS两个模块组成。
MapReduce思想最先Google公司提出，Google为了优化搜索引擎，面对客户的不同搜索需求提供需要针对性的网页浏览，它需要从后台服务器中大量的网页中查询有效连接。
Google公司为了达到这些效果，首先通过PageRank算法计算每个网页的价值，然后根据网页价值对网页进行排序，最后按照先后顺序将结果展现在客户端。但是由于网页数量巨大，Google公司因此将PageRank任务分配到多台PC服务器上同时计算，将每台PC服务器的计算结果进行汇总，MapReduce的思想应运而生。
后来，Yahoo公司在MapReduce的基础上成立了独立Hadoop项目组，MapReduce和HDFS（分布式文件存储系统）得到完善和发展。
Hadoop的主要思想是设立一个主节点（Master），负责分配任务，监控各个节点(Slave)的运行状态,每个节点（Slave）执行整体任务的部分模块，如图1： 
Hadoop作为当前主流的大数据分析处理应用，有吞吐量大，分析准确等等有点，但同时也存在一些缺陷：
1.处理小规模数据时，初始化阶段耗费的时间和资源较大。
2.数据处理的时间较长，出现结果延迟问题。
Storm
Storm对Hadoop遇到的缺陷进行了补充，它是一种分布式的实时计算系统。具有实时处理，无延迟，一次初始化持续运行等优点。
Storm将整体任务的工作流程抽象位拓扑图（Topology），拓扑结构主要由spout和bolt两个组件组成。spout是信息源，主要任务为对外部文件的对接与读取，并将读取的信息按照元组（Tuple）的形式发送至拓扑中。bolt是信息的处理者，负责对数据进行分析和处理，并将结果存储到特定结构体。常见的Topology结构如图2： 
Storm在分布式集群中具体的工作流程与Hadoop的MapReduce思想类似。如图3： 
Storm中Nimbus/Supervisor结构继承于MapReduce的Master/Slave结构。Nimbus是运行于主节点上的守护进程，用于接收客户端提交的Topology结构图，得知任务的开始并发度及任务数量（Tasks），从Zookeeper中查询子节点中的资源配置情况，再根据一定的规则分配任务，对每个任务块进行编号，将最后结果存储到Zookeeper中。
Zookeeper模块是集群中的协调模块，主要存放子节点的信息（如心跳信息，节点状态，配置信息等），一般是多台PC服务器组成的小型集群，防止整体系统崩溃。
Supervisor是运行在子节点上的守护进程，用于监控子节点的状态，心跳和管理Worker进程，实时轮询Zookeeper领取任务。
Worker是子节点上运行具体组件（spout/bolt）逻辑的进程。每个Worker中包含不少一个执行线程（executor）,每个executor线程上运行着不少于一个task（任务的具体实例组件，默认每个executor对应一个task）。
Storm的整体工作流程是：
1.客户端新建Topology，定义spout和bolt的初始并发度（初始executor的并发数），并定义各个组件之间的流分组策略。
2.客户端重写spout的方法，确定spout发送信息的可靠性原则（通过调用acker和fail方法），并保证信息流的发送的畅通（调用nextTuple方法）。
3.客户端重写bolt的方法，确定数据处理的具体原则，和最终的结果存储原则。
4.客户端提交整体Topology到Nimbus，主节点查询Zookeeper中子节点的资源信息，确定规则（随机分配/轮循分配/hash值固定分配等）开始分配任务，并将任务与子节点的对应关系存放在Zookeeper中。
5.子节点Supervisor查询Zookeeper中的信息领取任务，分配具体的Worker以及executors执行具体的tasks。
6.每个子节点运行Topology的子集，且整个Storm集群初始化后不会停止，连续运行，直到受到kill相应的守护进程。