storm是twitter开源的实时计算框架，从架构上来说，和hadoop有些相似，但是有别于mapreduce的处理模型，storm采用数据流（stream）模型，因而更适合实时数据的处理。
以上是官方网站上提供的图示，storm的处理模型有点类似自来水。水龙头的部分是数据产生器（spout），中间流经的各个节点（bolt）对数据进行分阶段处理。这个模型有点类似以前接触过的过滤器（filter），但是由于各个spout或bolt都是分布式的，相应的复杂性也就不可同日而语了。这里先简单的介绍一下spout和bolt，作为这个系列的开头。
1. spout
spout是storm中数据流的源头，因此担当的角色是数据的发送者。这里可以先看一下ISpout这个接口的uml图：
对于spout来说，以上的几组回调函数对应着ISpout的生命周期。下面依次简单介绍一下：
（1）open & close
这一组方法分别在初始化完成后和关闭前调用。对于需要在数据发送前需要的上下文初始化，可以放到open中进行，相应的清理工作可以放到close中进行。
（2）ack & fail
当数据在下一跳处理完成后被调用，分别对应处理成功和失败的情况。通常来说，ack方法中会清除处理成功的消息，而fail中需要实现消息的重新发送。
（3）deactivate 和 activate
分别在spout被去激活和重新激活时被调用。当spout被去激活以后，发送消息的方法将不会被调用。
（4）nextTuple
最重要的一个方法，用于发射（emit）数据，方法名Tuple即为storm中流动的数据。对应参数分别为配置信息，上下文信息，以及用于发射数据的SpoutOutputCollector。
2. bolt
bolt中可以实现实际的数据处理逻辑，对应IBolt的uml如下：
（1）prepare & cleanup
和ISpout中的open和close一样。
（2）execute
实际的数据处理逻辑，tuple在上面有提到，为数据的抽象。处理完成后，既可以选择发送到下一个bolt，也可以选择输出。
以上是简单的接口介绍，在实际应用中，一般会通过spout与其他系统集成，例如kaffa这样的消息队列。对于处理完成的数据，也可以选择输出到db或在bolt中直接导向其他系统做进一步处理。鉴于篇幅有限，关于spout和bolt的连接（groupping），并发控制，以及trident接口就放到后面介绍了。