前言
最近在阅读Flink官网的时候，阅读到Storm Compatibility Beta章节，就是Flink可以无缝兼容Storm。
- 在Flink执行一个完整的Storm拓扑;
- 在Flink流程序中使用Storm的Spout/Bolt作为数据源/操作器。
对于Storm的一些基本概念不懂的同学，还是有必要先熟悉了解下Storm的基本概念。
Storm基本元素
storm分布式计算结构称为topology(拓扑)由stream,spout,bolt组成。
spout代表一个storm拓扑中的数据入口，连接到数据源，将数据转化为一个个tuple，并发射tuple。
stream是由无限制个tuple组成的序列。tuple为storm的核心数据结构，是包含了一个或多个键值对的列表。
bolt可以理解为计算程序中的运算或者函数，bolt的上游是输入流，经过bolt实施运算后，可输出一个或者多个输出流。
bolt可以订阅多个由spout或者其他bolt发射的数据流，用以构建复杂的数据流转换网络。
上述即为storm最基本的组成元素，无论storm如何运行，都是以stream,spout,bolt做为最基本的运行单元。而这三者则是共同构成了一个storm拓扑topology。
storm集群组成部分
首先需要明确一个概念，bolt,spout实例，都属于任务，spout产生数据流，并发射，bolt消费数据流，进行计算，并进行落地或再发射，他们的存在以及运行过程都需要消耗资源，而storm集群是一个提供了资源的集群，我们要做的就是将spout/boult实例合理分配到storm集群提供的计算资源上，这样就可以让spout/bolt得以执行。
worker为JVM进程，一个topology会分配到一个或者多个worker上运行。
executor是worker内的java线程，是具体执行bolt/spout实例用的。下篇文章在介绍如何提供storm并行计算能力时会介绍worker以及executor的配置。
在storm中，worker是由supervisor进程创建，并进行监控的。storm集群遵循主从模式，主为nimbus，从为supervisor，storm集群由一个主节点（确实有单点问题），和多个工作节点（supervisor）组成，并使用zookeeper来协调集群中的状态信息，比如任务分配情况，worker状态，supervisor的拓扑度量。
通过配置可指定supervisor上可运行多少worker。一个worker代表一个slot。
nimbus守护进程的主要职责是管理，协调和监控在集群上运行的topology.包括topology的发布，任务指派，事件处理失败时重新指派任务。
supervisor守护进程等待nimbus分配任务后生成并监控workers执行任务。supervosior和worker都是运行在不同的JVM进程上。
笔者定义了一个spout,两个bolt 运算过程如下:
其中streamMaking是一个不断生成随机数（5~30）的spout实例，Step1Bolt会过滤掉15以下的随机数(过滤)，15以上的随机数会乘以16(计算)，再将结果向后发射。Step2Bolt订阅Step1Bolt发射的数据，接收数据后，打印输出。流程结束。
笔者在定义spout/bolt实例时，配置了spout,bolt的并行执行数。其中
streamMaking:4 Step1Bolt:2 Step2Bolt 1
这样，发布成功后，storm会根据我的配置，分配足够的计算资源给予spout/bolt进行执行。
发布:
发布时，spout和bolt都是在一起以jar的形式发布到nimbus上的，分配后，内部定义的spout和bolt将以组件的形式被nimbus分配至worker进程中执行。
其中worker都是由supervisor创建的，创建出来的worker进程与supervisor是分开的不同进程。一个supervisor可创建多少worker可通过修改storm安装目录下的storm.yaml进行配置。
ask是执行的最小单元。spout/bolt实例在定义中指定了，要起多少task，以及多少executor。也即一个topology发布之前已经定义了task总量，和需要多少资源来执行我的task总量。nimbus将根据已有的计算资源进行分配。
下图中: nimbus左边代表着计算任务量，和所需计算配置
nimbus右边代表着计算资源
nimbus将根据计算资源信息，合理的分发计算任务量。
发布成功后，通过storm自带的UI功能，可以查看你发布的topology运行以及其中每个组件的分布执行情况。
监控图像中清晰的显示了，目前部署的topology，以及topology中每个组件所分配的计算资源所在host，以及每个组件发射了多少tuple，接收了多少tuple，以及有多少个executor在并行执行。
本文讲述了storm内的基本元素以及基本概念，后续将讲述storm的重点配置信息，以及如何提高并发计算能力，窗口概念等高级特性，后续会进行源码分析，以及与其他实时计算中间件的比较。