一个storm集群和hadoop集群相似，然而，hadoop集群可运行mapreduce jobs,而在storm中，运行topologies（拓扑），mapreduce jobs（作业）和topologies是不同的：
一个关键的不同在于mapreduce job最终会完成，而topolopy将永远在处理消息（你可以人为终止它）。
有2种storm集群的结点：主节点和工作结点。主结点运行一个守护者，称为“nimbus”（灵光），它与hadoop的JobTracker类似，Nimbus负责在集群中分发代码，将任务委派给机器，监控其失败。
每个工作结点运行一个守护者，叫“supervisor”（监督者），监督者 监听安排在本机中的工作(work)，在必要时，基于nimbus的委派启动和停止worker(工作)进程，每个工作进程执行一部分topolgy，一个运行中的topology由分布在多台计算机上的多个工作进程组成。
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storm的核心由以下部分组成：
1、topology（拓扑）
一个topology是一个图的计算，用户在一个topolopy的每个节点包括处理逻辑，节点之间的 链接显示数据是如何在节点间传递，topology运行很简单。
2、stream(流)
stream是storm的核心抽象，一个stream是一个无限tuple序列，tuple可以包含整型、长整型等数值型以及布尔型和字节数组。可定义序列 化器在本机tuple中使用自定义的类型。
3、spout(喷口)
spout是topology流的来源，一般spout从外部来源读取tuple，提交到topology。
4、Bolt(螺栓)
topology的所有处理在Bolt中完成，Bolt可完成过滤、业务处理、连接运算、连接、访问数据库等业务，并可做简单流转换。
5、stream grouping(流分组)
流分组在Bolt的任务中定义流应如何分区。
6、task(任务)
每个spout或Bolt在集群中执行许多任务，每个任务对应于一个线程的执行，流分组定义了如何从一个任务集到另一个任务集，发送tuple。
7、worker(工作进程)
topology跨一个或多个worker节点的过程执行，每个worker节点的进程是一个物理的jvm和topology执行所任务的一个子集。