Storm提出了几个新的概念，理解这些概念对于学习Storm非常重要。Storm中核心概念如下：
1）Tuple：由一组可序列化的元素构成，每个元素可以是任意类型，包括Java原生类型、String、byte[]、自定义类型（必须是可序列化的）等。
2）Stream：无限的Tuple序列形成一个Stream。每个Stream由一个唯一ID、一个对Tuple中元素命名的Schema以及无限Tuple构成。
3）Topology：Storm中的用户应用程序被称为“Topology”，这类似于MapReduce中的“Job”。它是由一系列Spout和Blot构成的DAG，其中每个点表示一个Spout或Blot，每个边表示Tuple流动方向。
4）Spout：Stream的数据源，它通常从外部系统（比如消息队列）中读取数据，并发射到Topology中。Spout可将数据（Tuple）发射到一个或多个Stream中。
5）Bolt：消息处理逻辑，可以是对收到的消息的任意处理逻辑，包括过滤、聚集、与外部数据库通信、消息转换等。Blot可进一步将产生的数据（Tuple）发射到一个或多个Stream中。
在一个Topology中，每个Spout或Blot通常由多个Task构成，同一个Spout或Blot中的Task之间相互独立，它们可以并行执行，如图13-4所示。可类比MapReduce Job理解：一个MapReduce Job可看作一个两阶段的DAG，其中Map阶段可分解成多个Map Task, Reduce阶段可分解成多个Reduce Task，相比之下，Storm Topology是一个更加通用的DAG，可以有多个Spout和Blot阶段，每个阶段可进一步分解成多个Task。
6）Stream Grouping：Stream Grouping决定了Topology中Tuple在不同Task之间是的传递方式。Storm主要提供了多种Stream Grouping实现，常用的有：
- Shuffle Grouping：随机化的轮训方式，即Task产生的Tuple将采用轮训方式发送给下一类组件的Task。
- LocalOrShuffle Grouping：经优化的Shuffle Grouping实现，它使得同一Worker内部的Task优先将Tuple传递给同Worker的其他Task。
- Fields Grouping：某个字段值相同的Tuple将被发送给同一个Task，类似于MapReduce或Spark中的Shuffl e实现。
一个Storm集群由三类组件构成：Nimbus、Supervisor和ZooKeeper，它们的功能如下：
1）Nimbus：集群的管理和调度组件，通常只有一个，负责代码分发、任务调度、故障监控及容错（重新将失败的任务调度到其他机器上）等。Nimbus是无状态的，可通过“kill -9”杀掉它而不影响正常应用程序的运行。
2）Supervisor：计算组件，通常有多个，负责执行实际的计算任务根据Nimbus指令启动或停止Worker进程。与Nimbus类似，Supervisor也是无状态。
- Worker：实际的计算进程，每个Supervisor可启动多个Worker进程（需静态为每个Worker分配一个固定端口号），但每个Worker只属于特定的某个Topology。
- Executor：每个Worker内部可启动多个Executor线程，以运行实际的用户逻辑代码（Task）。每个Executor可以运行同类组件（同一个Topology内的Spout或Bolt）中一个或多个Task。
- Task：用户逻辑代码，由Executor线程根据上下文调用对应的Task计算逻辑。
3）ZooKeeper：Nimbus与Supervisor之间的协调组件，存储状态信息和运行时统计信息，具体包括：
- Supervisor的注册与发现，监控失败的Supervisor。
- Worker通过ZooKeeper向Nimbus发送包含Executor运行状态的心跳信息 。
- Supervisor通过ZooKeeper向Nimbus发送包含自己最新状态的心跳信息。
