1.引入
0.7版本：多条记录封装成批量，引入事务控制。
0.9版本：丢弃事务API，开始基于Storm之上的框架。
2.介绍
3.批次划分与事务实现
二：事务管理
4.事务处理机制
不透明事务：增加了容错机制。
5.Spout的API
Spout保留
Bolt没有，将原有的Storm写在Bolt中的逻辑，抽象封装成一系列的API。
操作：
Filter，Function，Aggregate
功能：
从数据源采集数据
对数据进行简单的处理
封装成tuple，将多个tuple组装成一个个批次，并且给每一个批次一个事务ID
重试机制，事务控制级别
6.完全事务Spout
7.不透明事务Spout
8.非事务Spout
9.自定义实现Spout
三：状态管理
1. 存储状态
内存
数据库存储
2.不透明事务状态管理
存储三个值：
之前的批次，结果值，当前批次
3.完全事务状态管理
存储两个值：
结果值，当前批次
4.非事务状态管理
只存一个值：
结果值
5.Spount与State组合使用关系
Spout决定失败的Tuple是如何重试，三种事务级别的重试
State决定如何批次更新结果
四：编程开发
1.操作
Mareduce中的分区：Reduce
Storm分区：Task执行线程
局部聚合：只在一个批次内进行聚合操作
全局聚合：从topology启动开始，一直累计操作，一个批次一个批次进行累计
全局聚合需要状态管理，以前的加上当前的状态。
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