本文将带你了解Storm核心概念和术语，这也是学习Storm的基础。如果大家还不了解Storm，建议先去Storm官网了解相关的文档，或参考初识Storm一文。
核心概念包括：拓扑 (toplogy)、流 (stream)、元组 (tuple)、spout、bolt。
1. 拓扑 (toplogy)
相信大家在平常的学习或者工作中也接触过拓扑图，简单点说，拓扑图就是将多个结点用边直接连接起来，形成的简单线性图。如下图1所示的这些拓扑图。
但是，Storm中的拓扑有一些不同之处，可以这样理解，storm中的每个结点代表一个简单的处理或者计算过程，每条边代表一个结点的处理结果并传递给下一个结点作为其输入，如下图2所示。
Storm 拓扑就是这样一个计算图，结点代表一些独立的计算，边代表节点间的数据传递。Storm官网的首页的拓扑图更具有代表性，如下图所示。
Storm拓扑图
2. 元组 (tuple)
上面拓扑中提到，结点之间存在数据的传输，元组 (tuple)就是拓扑中结点之间传输数据的形式，它本身是一个有序的数值序列，其中每个值都存在一个命名。简单说，就是结点间的数据是以元组的形式发送和接收的，一个结点可以创建元组，然后发送至任意其他的结点(此操作是可选的)，这个发送元组到任意结点的过程，称为元组发送。元组格式展示如下图3所示。
3. 流 (stream)
一个流是一个“无边界的元组序列”。换句话说就是，在拓扑中，一个拓扑可以包含任意数量的流，一个流呢又包含任意多个无边界的元组。在Storm中除了第一个结点是从数据源读取数据外，其他的每个结点可以接受一个或者多个流作为输入。前面也提到过，每个结点会计算或转换输入流中的元组，然后发射新的元组，作为输出流传递给其他结点，而这个输出流对于接收结点来说就是输入流。
复杂流
其实就是节点的输入和输出不只是一对一的存在，可以多个输入流，可以多个输出流，这个可以对照Storm拓扑图理解，那个就是一个复杂流。通常我们业务需求要处理的也是类似的复杂流，一个复杂流例子如图4。
4. spout
spout就是Strom中所谓的第一个结点（水龙头），它是拓扑的流数据源头，spout会从外部的数据源读取数据并且向拓扑中发射数据元组。spout可以监听包括消息队列，数据库或者其他的一些数据源，spout比较简单，没有对数据的处理操作，仅仅作为数据流源头，监听数据源，读取数据，然后向bolt结点发射元组。
5. bolt
bolt就是结点，除了spout以外的结点都是bolt。不同于spout，bolt可以接收输入流的元组，可以对元组进行计算或者转换操作（如过滤、聚合、连接等操作），以及它还负责发射新的元组做为其他bolt的输入流。
bolt和spout的区别已经弄明白了，那它们是如何工作的呢？
在一个拓扑中，通常会存在大量的bolt和多个spout，他们是并行运行的，从Storm拓扑图也不难看出。
6. 总结
至此，Storm 核心概念就都说完了，最后总结一下：
- 首先每个拓扑包含多个结点和边；
- 结点就代表spout或者bolt；
- 边代表流，流是指元组流；
- 一个元组是有序的数值列表，每个数值都赋予一个命名，类似键值对（key-value）；
- 一个数据流是在spout和bolt之间或bolt和bolt之间的无边界元组序列；
- spout是拓扑中的数据源头（第一个结点），负责监听数据源和传递发射元组；
- bolt是除spout外其他结点，负责接收spout或者其它bolt的输入元组流，对元组进行计算等操作，以及发射新的元组给其它bolt；
- 一个拓扑中，通常会存在大量的bolt和多个spout，他们是并行运行的。
