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文档说明
该文档包涵了 storm 实战中经常遇到一些问题，及对应解决方案。这个文档是群里一个朋友在学习 storm，并实战 storm 中遇到的一些问题，及和群里其他朋友一起交流给出的对应解决方案，并由他整理好，委托我发布出来（也算是交流者之一），供大家参考，希望能对大家有所帮助。
问题锦集
1 关于 Storm 集群
1.1 关于 storm 集群的环境变量配置问题
安装好 JDK 后，需要配置环境变量，通常情况下出于经验，我们往往会修改 /etc/profile 的值进行环境变量配置，但这在安装 JDK 以及后面安装的 storm 集群、zookeeper 集群以及 metaq 集群时会出问题，这时候我们需要在 /etc/.bashrc 文件中加入环境变量，不然安装的 Java 和 ZK 集群等就无法使用，尤其这个问题在我用 shell 写调度脚本去启动 storm 集群的时候就遇到过，如果没有将 java 的环境变量配置在 /etc/.bashrc 文件中，就会报一个错，这个问题在后面我会提到。
1.2 关于 zookeeper 集群安装问题
记得刚刚接触 storm，在安装 zookeeper 集群的时候有这样的考虑：为什么不可以把 zookeeper 只安装在 nimbus 上，然后让其他的 supervisor 来它这里读取任务？如果在每台机器上都安装 zookeeper，那 nimbus 分配任务的时候，是每台机器上的 zookeeper 都收到同一份的任务，还是只是将分配给每个 supervisor 节点的那部分写到同一节点上的 zookeeper 中？
有朋友解答说：ZK 也是以集群的方式工作的，ZK 集群内部有他自己的一套相互通信机制，而 storm 正是要借助其通讯机制，例如任务下发等，往往在执行一个任务的时候，storm 会把任务及相关执行的代码经过序列化之后发送到各个 ZK 节点供 supervisor 去下载，然后才会各自执行自己部分的代码或者任务。说的直接一点就是每个 ZK 节点收到的任务是一样的，而 supervisor 只需要下载属于自己的任务即可。
1.3 关于 Storm 中 tuple 的可靠处理问题
Storm 为了保证 tuple 的可靠处理，需要保存 tuple 信息，这样会不会导致内存泄漏？
关于这个问题，其实网上是有资料进行了详细的解释的。这里只是大概将一下，如果还不明白，可以上网搜搜“storm 可靠处理”。Storm 为了保证 tuple 的可靠处理，acker 会保存该节点创建的 tuple id 的 xor（异或）值，这个值称为 ackvalue，那么每 ack 一次，就将 tuple id 和 ack value 做异或(xor)。当所有产生的 tuple 都被 ack 的时候，ack value 必定为 0。这是个很简单的策略，对于每一个 tuple 也只要占用约 20 个字节的内存。对于 100 万 tuple，也才 20M 左右，所以一般情况下是不用考虑内存泄漏问题的。
1.4 关于 storm 计算结果的存放问题
很多人在刚刚学习 Storm 的时候都会有这个问题：storm 处理后的结果保存在哪里？内存中？还是其他地方？
官方解释说：Storm 是不负责保存计算结果的，这是应用程序里需要负责的事情，如果数据不大，你可以简单地保存在内存里，也可以每次都更新数据库，也可以采用 NoSQL 存储。storm 并没有像 s4 那样提供一个 PersistAPI，根据时间或者容量来做存储输出。这部分事情完全交给用户。数据存储之后的展现，也是你需要自己处理的，storm UI 只提供对 topology 的监控和统计。
1.5 关于 Storm 如何处理重复的 tuple 问题
有人问到 Storm 是怎么处理重复的 tuple？
因为 Storm 要保证 tuple 的可靠处理，当 tuple 处理失败或者超时的时候，spout 会 fail 并重新发送该 tuple，那么就会有 tuple 重复计算的问题。这个问题是很难解决的，storm 也没有提供机制帮助你解决。不过也有一些可行的策略：
（1）不处理，这也算是种策略。因为实时计算通常并不要求很高的精确度，后
续的批处理计算会更正实时计算的误差。
（2）使用第三方集中存储来过滤，比如利用 MySQL、MemCached 或者 Redis 根据逻辑主键来去重。
（3）使用 bloom filter 做过滤，简单高效。
1.6 关于 task 与 executor 的关系问题
在 storm 的学习过程中，有许多人问到 task 与 executor 的关系问题。
在我们安装配置 storm 的时候，不知大家是否主要到了一个问题，就是我们在配置的时候会加几个 worker 的端口(supervisor.slots.ports:)，比如众多文档中提到的 6700/6701 等等类似的东西。没错，这就是我们定义了该 supervisor 最多的 worker 数，worker 中执行一个 bolt 或者 spout 线程，我们就称之为 task，而 executor 是物理上的线程概念，我们可以将其称为执行线程；而 task 更多是逻辑概念上的，有时候 bolt 与 spout 的 task 会共用一个 executor，特别是在系统负荷比较高的时候。
1.7 关于 Storm UI 显示内容的问题
Storm UI 里 spout 统计的 complete latency 的具体含义是什么？为什么 emit 的数目会是 acked 的两倍？
简单地说，complete latency 表示了 tuple 从 emit 到被 acked 经过的时间，可以认为是 tuple 以及该 tuple 的后续子孙（形成一棵树）整个处理时间。其次 spout 的 emit 和 transfered 还统计了 spout 和 acker 之间内部的通信信息，比如对于可靠处理的 spout 来说，会在 emit 的时候同时发送一个_ack_init 给 acker，记录 tuple id 到 task id 的映射，以便 ack 的时候能找到正确的 acker task。
1.8 关于 Storm 的 ack 和 fail 问题
在学习 storm 的过程中，有不少人对 storm 的 Spout 组件中的 ack 及 fail 相关的问题存在困惑，这里做一个简要的概述。
Storm 保证每一个数据都得到有效处理，这是如何保证的呢？正是 ack 及 fail 机制确保数据都得到处理的保证，但是 storm 只是提供给我们一个接口，而具体的方法得由我们自己来实现。例如在 spout 下一个拓扑节点的 bolt 上，我们定义某种情况下为数据处理失败，则调用 fail，则我们可以在 fail 方法中进行数据重发，这样就保证了数据都得到了处理。其实，通过读 storm 的源码，里面有讲到，有些类（BaseBasicBolt？）是会自动调用 ack 和 fail 的，不需要我们程序员去 ack 和 fail，但是其他 Bolt 就没有这种功能了。
1.9 关于 IRichBolt 与 IBasicBolt 接口的区别
首先从类的组成上进行分析可以看到，IBasicBolt 接口只有 execute 方法和 declareOutputFields 方法，而 IRichBolt 接口上除了以上几个方法还有 prepare 方法和 cleanup 及 map 方法。而且其中 execute 方法是有些不一样的，其参数列表不同。
总体来说 Rich 方法比较完善，我们可以使用 prepare 方法进行该 Bolt 类的初始化工作，例如我们链接数据库时，需要进行一次数据库连接操作，我们就可以把该操作放入 prepare 中，只需要执行一次就可以了。而 cleanup 方法能在该类调用结束时进行收尾工作，往往在处理数据的时候用到，例如在写 hdfs（Hadoop 的文件系统）数据的时候，在结束时需要进行数据 clear，则需要进行数据收尾。当然，根据官网及实际的测验，该方法往往是执行失败的。
2 关于 Topology 发布
2.1 发布 topologies 到远程集群时，出现 Nimbus host is not set 异常
原因是 Nimbus 没有被正确启动起来，可能是 storm.yaml 文件没有配置，或者配置有问题。
解决方法：打开 storm.yaml 文件正确配置：nimbus.host: “xxx.xxx.xxx.xxx”，重启 nimbus 后台程序即可。
2.2 发布 topology 到远程集群时，出现 AlreadyAliveException(msg: xxx is alreadyactive)异常
原因是提供的 topology 与已经在运行的 topology 重名。
解决方法：发布时换一个拓扑名称即可。
2.3 启动 Supervisor 时，出现 java.lang.UnsatisfiedLinkError
具体信息：启动 Supervisor 时，出现 java.lang.UnsatisfiedLinkError:
/usr/local/lib/libjzmq.so.0.0.0: libzmq.so.1: cannot open sharedobject
file: No such file or directory 异常。
原因是未找到 zmq 动态链接库。
解决方法 1：配置环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
解决方法 2：编辑 /etc/ld.so.conf 文件，增加一行：/usr/local/lib。再执行
sudo ldconfig 命令，重启 Supervisor。
2.4 发布 topologies 时，出现不能序列化 log4j.Logger 的异常
原因是日志系统无法正确支付序列化。
解决方法：使用 slf4j 代替 log4j。
2.5bolt 在处理消息时，worker 的日志中出现 Failing message
原因：可能是因为 Topology 的消息处理超时所致。
解决方法：提交 Topology 时设置适当的消息超时时间，比默认消息超时时间（30
秒）更长。比如：
conf.setMessageTimeoutSecs(60);
2.6 在打包 toplogy 工程的时候, 如果采用 assembly 方式, 对于相关的依赖的配置一般要这样:
Xml 代码
1. <dependencySets>
2. <dependencySet>
3. <outputDirectory>/</outputDirectory>
4. <unpack>true</unpack>
5. <excludes>
6. <exclude>storm:storm</exclude>
7. </excludes>
8. </dependencySet>
9. </dependencySets>
wiki 上说可以用 <scope>compile</scope>。然后将 storm 依赖设置为 runtime, 貌似不行。另外就是所有的依赖包将全部解压, 然后将所有依赖的配置和 class 文件生成一个文件。这个是通过 <unpack>true</unpack> 参数来控制的。
2.7 在提交 topology 的时候有时可能出现如下异常:
Exception in thread “main”java.lang.IllegalArgumentException: Nimbus host is notset
atbacktype.storm.utils.NimbusClient.<init>(NimbusClient.java:30)
atbacktype.storm.utils.NimbusClient.getConfiguredClient(NimbusClient.java:17)
atbacktype.storm.StormSubmitter.submitJar(StormSubmitter.java:78)
atbacktype.storm.StormSubmitter.submitJar(StormSubmitter.java:71)
atbacktype.storm.StormSubmitter.submitTopology(StormSubmitter.java:50)
atcom.taobao.kaleidoscope.storm.IcdbTopology.main(IcdbTopology.java:59)
但是启动 nimbus 是没有问题的, 这个主要因为 conf_dir 路径设置不正确, 在 bin/storm 脚本中需要加上这样一句:
Python 代码
1. CONF_DIR = STORM_DIR + “/conf”
3 关于 DRPC
3.1 发布 drpc 类型的 topologies 到远程集群时，出现空指针异常，连接 drpc 服务器失败
原因是未正确配置 drpc 服务器地址。
解决方法：在 conf/storm.yaml 文件中增加 drpc 服务器配置，启动配置文件中
指定的所有 drpc 服务。内容如下：
drpc.servers:
– “drpc 服务器 ip”
3.2 客户端调用 drpc 服务时，worker 的日志中出现 Failing message，而 bolt 都未收到数据
错误日志如下所示：
2011-12-02 09:59:16 task [INFO] Failing message
backtype.storm.drpc.DRPCSpout$DRPCMessageId@3770bdf7: source:1:27,
stream: 1, id: {-5919451531315711689=-5919451531315711689},
[foo.com/blog/1, {“port”:3772,”id”:”5″,”host”:”10.0.0.24″}]
原因是主机名，域名，hosts 文件配置不正确会引起这类错误。
解决方法：检查并修改 storm 相关机器的主机名，域名，hosts 文件。重启网络服务：service networkrestart。重启 storm，再次调用 drpc 服务，成功。Hosts 文件中必须包含如下
内容：
[nimbus 主机 ip] [nimbus 主机名] [nimbus 主机别名]
[supervisor 主机 ip] [supervisor 主机名] [supervisor 主机别名]
[zookeeper 主机 ip] [zookeeper 主机名] [zookeeper 主机别名]
4 关于 jzmq 安装
4.1storm 启动时报 no jzmq in java.library.path 错误
原因是找不到 jzmq，默认情况下在执行 install_zmq.sh 时，那些.so 文件
安装路径在 /usr/local/lib，但是实际安装时可能装在其他的路径下了。
解决方法：在 storm.yaml 中添加：
java.library.path:
“/opt/storm/jzmq/lib:/opt/storm/zeromq/lib:/usr/local/lib:/opt/local/
lib:/usr/lib”
4.2 安装 jzmq 时遇到 No rule to make target‘classdist_noinst.stamp’的 make 错误
具体的 make 错误信息：
make[1]: *** No rule to make target`classdist_noinst.stamp’,needed by `org/zeromq/ZMQ.class’.Stop.
解决方法：手动创建 classdist_noinst.stamp 空文件。
touch src/classdist_noinst.stamp
4.3 安装 jzmq 时遇到 cannot access org.zeromq.ZMQ 的 make 错误
具体的 make 错误信息：
error: cannot access org.zeromq.ZMQ class file fororg.zeromq.ZMQ not found
javadoc: error – Class org.zeromq.ZMQ not found.
解决方法：手动编译，然后重新 make 即可通过。
cd src
javac -d . org/zeromq/*.java
cd ..
4.4 在部署 storm 节点的时候需要安装 jzmq 和 zeromq, 在安装这两个依赖包之后, 需要执行 sudo -u root ldconfig. 否则会出现异常:
2012-02-24 16:30:30 worker [ERROR] Error oninitialization of server mk-worker
java.lang.UnsatisfiedLinkError: /usr/local/lib/libjzmq.so.0.0.0:libzmq.so.1: cannot open shared object file: No such fileor
directory
at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(NativeMethod)
atjava.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1803)
atjava.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1728)
atjava.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:823)
atjava.lang.System.loadLibrary(System.java:1028)
atorg.zeromq.ZMQ.<clinit>(ZMQ.java:34)
5 关于 Storm 的配置问题
1. yaml 跟我们一般用的属性配置文件有所不同, 它的要求更严格一些, 因此在往 conf/storm.yaml 中添加配置的时候必须注意，比如必须注意开始位置和冒号后面的空格, 否则配置不会生效。
2. 如何检查配置是否生效？
可以使用命令: storm localconfvalue 配置关键字
但是这个命令只能在 nimbus 上生效, 在 supervisor 看到的还是默认值. 不知道为什么。
6 关闭 storm 相关进程
6.1 关闭 nimbus 相关进程:
kill `ps aux | egrep ‘(daemon\.nimbus)|(storm\.ui\.core)’ |fgrep -v egrep | awk ‘{print $2}’`
备注：这是在网上看到的，没有经过实际测试，有兴趣的朋友可以自己测试一下。
6.2 干掉 supervisor 上的所有 storm 进程:
kill `ps aux | fgrep storm | fgrep -v ‘fgrep’ | awk ‘{print$2}’`
备注：这是在网上看到的，没有经过实际测试，有兴趣的朋友可以自己测试一下。
7 关于 Topology 发布之后的 log
1) 用 storm jar… 将项目提交给 storm 集群后，想查看本项目的 log 信息，要到 supervisor 机器的：storm 安装路径 /logs/worker-number.log（其中的 number 视实际情况而定）中查看。
2) 如果是用 daemontools 启动的 storm，daemontools 监控的目录是 /service/storm，那么到 /service/storm/logs 中查看 worker-number.log 日志。
3) 若要更改 log 的级别，是 debug 还是 info 等，在 storm 安装路径 /log4j 下有个配置文件，按需要修改即可。
4) Storm 的 debug 模式下，它本身的 log 非常庞大，所以我觉得自己的代码中有些重要的信息，用 info 比较好，这样将 storm 的 log 级别调整为 info 比较方便查看。
8 关于 maven 打包问题
8.1 首先 maven 的 pom 文件中的 storm 依赖，要么加 excludestorm 的相关语句（github 有说明），要么加 <scope>，如下：
<dependency>
<groupId>storm</groupId>
<artifactId>storm</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
加 scope 可以使打 jar 包时，不包含 storm。如果包含了 storm，那么提交到 storm 集群，会运行出错。官方要求打 jar 包时，要去除 storm 的依赖。
8.2 使用 maven 插件，在打 jar 包时，包含依赖。
在 pom 中加入：
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
<archive>
<manifest>
<mainClass>com.path.to.main.Class</mainClass>
</manifest>
</archive>
</configuration>
</plugin>
打 jar 包时使用命令：mvn assembly:assembly
8.3 依赖的 jar 冲突问题
如果本地依赖的 jar 与 storm 的 lib 下的 jar 有冲突，即都用了一个 jar，但是版本不同，那么貌似目前只能改为跟 storm 保持统一。官方的讨论组是这样说的。
9 关于 nimbus 的启动问题
9.1 Stormnimbus 启动失败
在使用了 storm 一段时间后，需要重新部署 storm 的集群，主要是想将 storm 部署在其它机器上。做了以下错误操作：
1) 没有 kill 正在运行的 topology，kill nimbus 和 supervisor 的 storm 进程
2) 删除了配置中 ”storm.local.dir” 的文件夹内的内容
3) 启动 storm nimbus
报错：
backtype.storm.daemon.nimbus
fn__2692fn__2692exec_fn__945__auto____2693this__2731@62135133 java.io.FileNotFoundException: File’/opt/apps-install/storm/ storm_local/nimbus/stormdist/appFailed-6-1325065153/stormconf.ser’ does not exist at org.apache.commons.io.FileUtils.openInputStream(FileUtils.java:137) at org.apache.commons.io.FileUtils.readFileToByteArray(FileUtils.java: 1135) atbacktype.storm.daemon.nimbusthis__2731@62135133 java.io.FileNotFoundException: File’/opt/apps-install/storm/ storm_local/nimbus/stormdist/appFailed-6-1325065153/stormconf.ser’ does not exist at org.apache.commons.io.FileUtils.openInputStream(FileUtils.java:137) at org.apache.commons.io.FileUtils.readFileToByteArray(FileUtils.java: 1135) atbacktype.storm.daemon.nimbusread_storm_conf.invoke(nimbus.clj:128)
atbacktype.storm.daemon.nimbus
compute_new_task__GT_node_PLUS_port.invoke(nimbus.clj:244) atbacktype.storm.daemon.nimbuscompute_new_task__GT_node_PLUS_port.invoke(nimbus.clj:244) atbacktype.storm.daemon.nimbusmk_assignments.invoke(nimbus.clj:288)
atbacktype.storm.daemon.nimbus
fn__2692fn__2692exec_fn__945__auto____2693this__2731.invoke(nimbus.clj:460) atbacktype.storm.eventthis__2731.invoke(nimbus.clj:460) atbacktype.storm.eventevent_manager
fn__2068fn__2068fn__2069.invoke(event.clj:25)
atbacktype.storm.eventevent m anager eventmanagerfn__2068.invoke(event.clj:22)
atclojure.lang.AFn.run(AFn.java:24)
atjava.lang.Thread.run(Thread.java:662)
2011-12-29 16:15:02 util [INFO] Halting process: (“Errorwhen
processing an event”)
报错原因：因为没有先 killtopology，所以在启动 nimbus 时，zookeeper 中依然保留了上次运行着的 topology 的信息。
解决办法：用 zookeeper 的 zkCli.sh 清理一下，我直接重装了 zookeeper。但是据说在 storm0.6.1 中解决了该 bug。而我用的是 storm 0.6.0。
10Storm 使用 JVM 参数
在配置文件 storm.yaml 中，有：
# to nimbus
nimbus.childopts: “-Xmx1024m”
# to supervisor
supervisor.childopts: “-Xmx1024m”
# to worker
worker.childopts: “-Xmx768m”
如果 worker 在运行时，需要用指定的 JVM 参数，那么可以像这样配置：
worker.childopts: “-Dworker=worker -Xmx768m -Xdebug –Xnoagent-Djava.compiler=NONE-Xrunjdwp:transport=dt_socket,address=8111,suspend=y,server=y”
11 关于 spout/bolt 的生命周期
一般来说 spout/bolt 的生命周期如下:
1 在提交了一个 topology 之后 (在 nimbus 所在的机器), 创建 spout/bolt 实例(spout/bolt 在 storm 中统称为 component) 并进行序列化；
2 将序列化的 component 发送给所有的任务所在的机器；
3 在每一个任务上反序列化 component；
4 在开始执行任务之前, 先执行 component 的初始化方法(bolt 是 prepare, spout 是 open)；
因此 component 的初始化操作应该在 prepare/open 方法中进行, 而不是在实例化 component 的时候进行。
12 关于 storm 与 spring 框架集成问题
首先声明一下，这个问题是当时有考虑到是否可以将 storm 与 spring 集成时，在网上看到的一点介绍，只是为了日后做参考。
在进行 storm 与 spring 集成时，本来想着一次就能成功，抱着很大的希望可是运行时竟然报了个 java.io.NotSerializableException 的异常。该异常要求被依赖注入的 jar 包实现序列化接口，但那些 jar 包都是别人开发的你不能一个一个都改掉源码才能用到项目里。
再网上找一下还真有人遇到类似的问题，具体原因是对 storm 的 spout 和 bolt 的生命周期理解的不够深刻。
一般来说 spout/bolt 的生命周期如下:
1. 在提交了一个 topology 之后 (在 nimbus 所在的机器), 创建 spout/bolt 实例(spout/bolt 在 storm 中统称为 component) 并进行序列化.
2. 将序列化的 component 发送给所有的任务所在的机器
3. 在每一个任务上反序列化 component.
4. 在开始执行任务之前, 先执行 component 的初始化方法(bolt 是 prepare, spout 是 open).
因此 component 的初始化操作应该在 prepare/open 方法中进行, 而不是在实例化 component 的时候进行.
按照这种说法进行改造，结构该问题消失了。但接下来又有了新的问题：
Caused by: org.xml.sax.SAXParseException: Content is not allowedin prolog.
这个异常网上搜索之后发现原来是由于 *.xml 文件编码的问题。原因是在从其他项目里或者编辑工具编辑时，在文件编码中加入了 BOM 头的原因，于是用 notePad++ 打开 xml 文件选择去掉 BOM 头信息，重新进行保存即可。
13 关于 java.lang.NoClassDefFoundError: clojure.core.protocols$
原因：JDK 版本不匹配，安装虚拟机时系统自带一个 jdk.1.5.0。
解决办法：检查 jdk 版本，卸载系统自带的 JDK，使用自己安装的 JDK 版本。
# rpm –qa | grep java
# rpm –e –nodeps java-*
配置环境变量，vi /etc/profile
重新执行一遍试试，貌似问题解决了。
14 关于 storm 连接 Mysql
连接远程 mysql 是报如下错误：
message from server:”Host FILTER” is not allowed to connect tothis MySQL server
解决方案：
很可能是你没有给其他 IP 访问你数据库的权限，你可以试试：
在 MySql 数据库的主机上，在 mysql 命令行中输入以下命令：
grant all on *.* to root@’%’ identified by “111111” ;
这样，给任何 IP 都赋予了访问的权限，
任何 IP 都能以，用户名：root，密码：111111
来进行局域网的访问！
(命令中 *.* 是通配任何 IP，你也可以指定 IP)
15 关于 metaq 启动的出现服务拒绝连接的问题
解决办法：在 metaq 安装目录下，删掉之前的日志文件，测试网络是否正常连接。将之前的服务的 metaq 进程 kill 掉，然后重启。
16 关于 topology 的 spout 与 bolt
之前有问到，一个 topology 中可不可以有多个 spout？这个问题貌似很幼稚啊，呵呵。关于这个问题，我是这样考虑的：实际应用中，如果我们每一条应用都创建一个 topology 的话，未免也太夸张了。如果是同一个应用，同一个数据来源，但是你想分几种方式对这个数据做处理的话，这时候就应该是建多个 spout 了，让这些 spout 并行去读数据，然后交给订阅这个 spout 的 bolt 去处理就行，没必要一种处理方式建一个 topology。
17 关于 shell 脚本编码格式问题
这是我在写启动 storm 集群的 shell 脚本时遇到的一个实际问题。shell 脚本运行时报错误：/bin/bash^M: badinterpreter
出现原因：windows 上写的脚本，直接拷贝到 Linux 系统上运行由于格式不兼容导致。
17.1 解决方案（一）：
1. 比如文件名为 myshell.sh，vim myshell.sh
2. 执行 vim 中的命令 : set ff? 查看文件格式，如果显示 fileformat=dos，证明文件格式有问题。
3. 执行 vim 中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:wq 保存退出就可以了。
17.2 解决方案（二）
或者使用最笨的方法：将 windows 下编辑好的脚本通过 txt 文本格式转换，然后在拷贝到 linux 下。
如果是使用 Notepad 编辑器进行编辑的话，可以在菜单栏上选择“编辑”—“档案���式转换”—“转换为 UNIX 格式”。
最后说明一下，这些问题只是 storm 应用过程中遇到的一小部分问题，其实还有很多问题是涉及到实际项目的考虑的，比如集群硬件要求，参数配置，日志处理等等，具体问题具体分析吧，也希望哪些在实际项目中用到 storm 的大神们，能多多和大家分享你们的实际经验，毕竟实践出真知，任何新技术，只有经过实际应用和实际检验，分享出来的东西才有说服力。
Storm 的安装步骤 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134184.htm
Kafka-Storm 集成部署 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-03/129063.htm
Storm 在 Ubuntu 环境下的单机部署 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-03/129060.htm
本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/136079.htm
