Spouts
Spout是Stream的消息产生源，Spout组件的实现可以通过继承BaseRichSpout类或者其他Spout类来完成，也可以通过实现IRichSpout接口来实现。
需要根据情况实现Spout类中重要的几个方法有：
open方法
当一个Task被初始化的时候会调用此open方法。
一般都会在此方法中对发送Tuple的对象SpoutOutputCollector和配置对象TopologyContext初始化。
示例如下：
public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {this._collector = collector;
}
此方法用于声明针对当前组件的特殊的Configuration配置。
示例如下：
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() { if(!_isDistributed) {Map<String, Object> ret = new HashMap<String, Object>(); ret.put(Config.TOPOLOGY_MAX_TASK_PARALLELISM, 3); return ret;10 11 } else {return null;}
}nextTuple方法
这是Spout类中最重要的一个方法。发射一个Tuple到Topology都是通过这个方法来实现的。
示例如下：
public void nextTuple() { Utils.sleep(100); final String[] words = new String[] {"twitter","facebook","google"}; final Random rand = new Random(); final String word = words[rand.nextInt(words.length)];collector.emit(new Values(word));
}
declareOutputFields方法
此方法用于声明当前Spout的Tuple发送流。
Stream流的定义是通过OutputFieldsDeclare.declare方法完成的，其中的参数包括了发送的域Fields。
示例如下：
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));
}另外，除了上述几个方法之外，还有ack、fail和close方法等;
Storm在监测到一个Tuple被成功处理之后会调用ack方法，处理失败会调用fail方法;
这两个方法在BaseRichSpout等类中已经被隐式的实现了。
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Bolts
Bolt类接收由Spout或者其他上游Bolt类发来的Tuple，对其进行处理。
Bolt组件的实现可以通过继承BasicRichBolt类或者IRichBolt接口来完成。
Bolt类需要实现的主要方法有：
prepare方法
此方法和Spout中的open方法类似，为Bolt提供了OutputCollector，用来从Bolt中发送Tuple。
Bolt中Tuple的发送可以在prepare方法中、execute方法中、cleanup等方法中进行，一般都是些在execute中。
示例如下：
public void prepare(Map conf, TopologyContext context, OutputCollector collector) {this._collector = collector;
}
和Spout类一样，在Bolt中也可以有getComponentConfiguration方法。
示例如下：
public Map<String, Object> getComponentConfiguration() {Map<String, Object> conf = new HashMap<String, Object>();conf.put(Config.TOPOLOGY_TICK_TUPLE_FREQ_SECS, emitFrequencyInSeconds);return conf;
}
execute方法
这是Bolt中最关键的一个方法，对于Tuple的处理都可以放到此方法中进行。
具体的发送也是在execute中通过调用emit方法来完成的。
有两种情况，一种是emit方法中有两个参数，另一个种是有一个参数。
(1)emit有一个参数：此唯一的参数是发送到下游Bolt的Tuple，此时，由上游发来的旧的Tuple在此隔断，新的Tuple和旧的Tuple不再属于同一棵Tuple树。新的Tuple另起一个新的Tuple树。
(2)emit有两个参数：第一个参数是旧的Tuple的输入流，第二个参数是发往下游Bolt的新的Tuple流。此时，新的Tuple和旧的Tuple是仍然属于同一棵Tuple树，即，如果下游的Bolt处理Tuple失败，则会向上传递到当前Bolt，当前Bolt根据旧的Tuple流继续往上游传递，申请重发失败的Tuple。保证Tuple处理的可靠性。
declareOutputFields方法
用于声明当前Bolt发送的Tuple中包含的字段，和Spout中类似。
示例如下：
public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("obj","count","actualWindowLengthInSeconds"));
} ——————————————————————————————————————————————
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(1)Storm提交后，会把代码首先存放到Nimbus节点的inbox目录下，之后，会把当前Storm运行的配置生成一个stormconf.ser文件放到Nimbus节点的stormdist目录中，在此目录中同时还有序列化之后的Topology代码文件；
(2)在设定Topology所关联的Spouts和Bolts时，可以同时设置当前Spout和Bolt的executor数目和task数目，默认情况下，一个Topology的task的总和是和executor的总和一致的。之后，系统根据worker的数目，尽量平均的分配这些task的执行。worker在哪个supervisor节点上运行是由storm本身决定的；
(3)任务分配好之后，Nimbes节点会将任务的信息提交到zookeeper集群，同时在zookeeper集群中会有workerbeats节点，这里存储了当前Topology的所有worker进程的心跳信息；
(4)Supervisor节点会不断的轮询zookeeper集群，在zookeeper的assignments节点中保存了所有Topology的任务分配信息、代码存储目录、任务之间的关联关系等，Supervisor通过轮询此节点的内容，来领取自己的任务，启动worker进程运行；
(5)一个Topology运行之后，就会不断的通过Spouts来发送Stream流，通过Bolts来不断的处理接收到的Stream流，Stream流是无界的。
最后一步会不间断的执行，除非手动结束Topology。
Topology中的Stream处理时的方法调用过程如下：
有几点需要说明的地方：
(1)每个组件(Spout或者Bolt)的构造方法和declareOutputFields方法都只被调用一次。
(2)open方法、prepare方法的调用是多次的。入口函数中设定的setSpout或者setBolt里的并行度参数指的是executor的数目，是负责运行组件中的task的线程的数目，此数目是多少，上述的两个方法就会被调用多少次，在每个executor运行的时候调用一次。相当于一个线程的构造方法。
(3)nextTuple方法、execute方法是一直被运行的，nextTuple方法不断的发射Tuple，Bolt的execute不断的接收Tuple进行处理。只有这样不断地运行，才会产生无界的Tuple流，体现实时性。相当于线程的run方法。
(4)在提交了一个topology之后，Storm就会创建spout/bolt实例并进行序列化。之后，将序列化的component发送给所有的任务所在的机器(即Supervisor节 点)，在每一个任务上反序列化component。
(5)Spout和Bolt之间、Bolt和Bolt之间的通信，是通过zeroMQ的消息队列实现的。
(6)上图没有列出ack方法和fail方法，在一个Tuple被成功处理之后，需要调用ack方法来标记成功，否则调用fail方法标记失败，重新处理这个Tuple。
终止Topology
通过在Nimbus节点利用如下命令来终止一个Topology的运行：
bin/storm kill topologyName
kill之后，可以通过UI界面查看topology状态，会首先变成KILLED状态，在清理完本地目录和zookeeper集群中的和当前Topology相关的信息之后，此Topology就会彻底消失
