原文：http://blog.csdn.net/yangbutao/article/details/8445630
hadoop一般用在离线的分析计算中，而storm区别于hadoop，用在实时的流式计算中，被广泛用来进行实时日志处理、实时统计、实时风控等场景，当然也可以用在对数据进行实时初步的加工，存储到分布式数据库中如HBase，便于后续的查询。
面对的大批量的数据的实时计算，storm实现了一个可扩展的、低延迟、可靠性和容错的分布式计算平台。
1、对象介绍
tuple：表示流中一个基本的处理单元，可以包括多个field，每个filed表示一个属性
topology：一个拓扑是一个个计算节点组成的图，每个节点包换处理的逻辑，节点之间的连线表示数据流动的方向
spout：表示一个流的源头，产生tuple
bolt：处理输入流并产生多个输出流，可以做简单的数据转换计算，复杂的流处理一般需要经过多个bolt进行处理
nimnus：主控节点，负责在集群中发布代码，分配工作给机器，并且监听状态
supervisor：一个机器，工作节点，会监听分配给的工作，根据需要启动和关闭工作进程。
woker：执行topology的工作进程，用于生成task
task：每个spout和bolt都可以作为task在storm中运行，一个task对应一个线程
storm拓扑topology的组成见下图，
2、整体架构
客户端提交拓扑到nimbus。
Nimbus针对该拓扑建立本地的目录根据topology的配置计算task，分配task，在zookeeper上建立assignments节点存储task和supervisor机器节点中woker的对应关系；
在zookeeper上创建taskbeats节点来监控task的心跳；启动topology。
Supervisor去zookeeper上获取分配的tasks，启动多个woker进行，每个woker生成task，一个task一个线程；根据topology信息初始化建立task之间的连接;Task和Task之间是通过zeroMQ管理的；后整个拓扑运行起来。
上述只是介绍了storn的整个工作流程，当然storm在可靠性、容错性等方面考虑的比较全面，这后续再补充。