storm平台几个重要概念概述如下：
1 Topologies
拓扑，计算单元，类似hadoop中的job，整个执行环形单位，从Spouts中获取数据，然后依次在Bolts中执行，不会终止，会一直执行直到显示结束。
2 Spouts
数据源泉，获取数据，是整个拓扑数据的生产者。
主要涉及的方法如下：
1.nextTuple：发射新tuple到topology/无tuple时返回；
2.ack：storm检测到一个tuple被整个topology处理成功时调用；
3.fail：storm检测到一个tuple被整个topology处理失败时调用；
3 Bolts
具体任务的执行者，具体消息处理逻辑实现，处理过程概述如下：
1.Bolts处理一个输入的tuple;
2.发射0/多个tuple;
3.调用ack通知storm：已经处理过本tuple;
4 Streams消息流
具体的数据流以tuple来体现他的存在，可以指定一个唯一的id。
5消息分发策略
Stream groupings,为定义一个流的分发策略，也就是说Spouts产生的数据怎么向Bolts流，目前支持六种分发策略：
1. Shuffle Grouping: 随机分组， 随机派发stream里面的tuple， 保证每个bolt接收到的tuple数目相同.
2. Fields Grouping：按字段分组， 比如按userid来分组， 具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts， 而不同的userid则会被分配到不同的Bolts.
3. All Grouping： 广播发送， 对于每一个tuple， 所有的Bolts都会收到.
4. Global Grouping: 全局分组，这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其中一个task.再具体一点就是分配给id值最低的那个task.
5. Non Grouping: 不分组，意思是说stream不关心到底谁会收到它的tuple.目前他和Shuffle grouping是一样的效果,有点不同的是storm会把这个bolt放到这个bolt的订阅者同一个线程去执行.
6. Direct Grouping: 直接分组,这是一种比较特别的分组方法，用这种分组意味着消息的发送者由消息接收者的哪个task处理这个消息.只有被声明为Direct Stream的消息流可以声明这种分组方法.而且这种消息tuple必须使用emitDirect方法来发射.消息处理者可以通过TopologyContext来或者处理它的消息的taskid (OutputCollector.emit方法也会返回taskid)