Storm集群中的任务称之为Topology。
对比Hadoop中的MapReduce job，mapper用于从数据源中获取数据，经过简单处理，以一定的格式传递给reducer，reducer负责后续处理。
类似的，Topology任务也要从数据源中获取数据，然后进行后续处理。在Topology中从外部数据源获取数据的组件，称之为Spout，处理数据的组件，称之为bolt。一个Topology就是由一个或者多个的Spout和Bolt组成。
对于如下：
数据获取数据处理
HadoopMapperReducer
StormSpoutBolt
小贴士：Storm中有一些术语(不是全部)，是按照气象术语来命名的。例如Storm是暴风雨，spout是龙卷风的意思，bolt是雷电的意思，nimbus是雨云的意思。
接下来，我们从简单到复杂逐步分析一个Topology的组成。
1、最简单的Topology：1个Spout，1个Bolt
Topology：在这个Topology中，我们看到一个Spout和一个Bolt。在Topology中，我们将Spout和Bolt称之为组件(Components)。一个Topology中，必须同时存在Spout和Bolt，Spout和Bolt数量可以随意。最简单的就是如上图，一个Topology中只有一个Spout和一个Bolt。要提醒的是：Topology的组件目前只有Spout和Bolt，没有其他组件。所以以后提到一个Topology的组件的时候，其实也就是指的是Spout或者Bolt。
Stream：我们已经知道Spout是从外部数据源中获取数据，以一定的格式将数据传递给Bolt处理。从Spout中源源不断的给Bolt传递数据，形成的这个数据通道我们称之为Stream(流)。因为Strom是一个实时计算的流式处理框架，其不是像hadoop那样，一次性处理一大批的数据(批处理)，Storm是不断从外部数据源中获取最新的数据，然后将新的数据传递给Bolt处理(增量处理)。这样不断的获取与传输就形成了这个数据流通道就称之为Stream，如上图的虚线所示。
Tuple：Tuple这个概念在上面没有明显的标记出来，其实Stream的最小组成单元。上图中的Steam是一条虚线，我们可以将虚线中的每一个小线段"-"看成一个Tuple。因为Storm的Spout需要源源不断的向Bolt发送数据，每一次发送的数据我们称之为一个Tuple，也就是说,Stream流实际上就是通过这些源源不断的Tuple组成。在Storm官网上有这样一句话" A stream is an unbounded sequence of tuples ..."，unbounded的意思其实就是说，Spout是源源不断的发送Tuple给Bolt的，我们不知道什么时候会停止发送Tuple，因此当然是无边界的。
2、稍微复杂的Topology：1个Spout、多个Bolt
Topology：在这个Topology中，我们有一个spout和3个bolt。从数据流向中，我们可以看出，spout可以将数据传递给多个bolt，bolt还能将数据传递给下一级bolt。我们知道Bolt在Topology中的作用是处理器，也就是说Bolt是负责处理数据的。对于同一条数据，我们可能会挖掘出不同方面的信息。以中间的并列的2个Bolt为例，Spout可以将数据同时发送给2个Bolt，这两个Bolt分别从不同的方便来分析这条数据。我们还可以看到，位于中上方的Bolt还将数据传递给了下一级Bolt，这样的原因是，有的时候，我们对于数据的分析必须是一步一步的，后一步的分析必须建立在之前分析的基础上。
Stream：在上图中，我们标记出了3个Stream。在Topology中，Spout与Bolt,Bolt与Bolt之间的数据通道都是一个流。图上分别用Stream1，Stream2、Stream3标记出。这三个流有什么区别和联系吗？必须的。我们已经知道,Stream都是由Tuple组成的，而Tuple是有数据格式的，在同一个流中,Tuple的数据格式应该都是一样的；不同流中的数据格式可能相同，也可能不同。举例来说，假设我们这里的Spout每次都是将相同的数据发送给中间的2个Bolt进行处理，那么Stream1和Stream2中Tuple的数据格式都是一样的。前一个Bolt处理完还要将数据传递给下一级Bolt，处理完后的数据可能是另外一种格式。这时Stream3数据流中的数据格式可能与Stream1和Stream2就是不同的了。
3、复杂的Topology：多个Spout与多个Bolt
Topology：这可以算得上一个比较复杂的Topology了，在图中有2个Spout、4个Bolt。再次深入，我们发现一个Spout可以同时发送数据到多个Bolt，形成多个数据流，例如Spout1。一个Bolt可以接受多个输入，如bolt3、bolt4。事实上，一个Bolt也可以产生多个到下一级Bolt的数据流，在图中并没有体现出来。
我们在这里主要介绍一下，什么情况下一个Topology中会需要多个Spout。以一个实际案例，假设有一个移动医疗app。用户可以在APP上进行问诊，会有医生来进行回答。这种情况下，医生头像在APP上显示的位置必须是实时变化的，因为如果咨询同一个医生的用户太多，后面的用户就会排队很长时间。因此，我们会使用Storm来实时计算医生的权重，权重越高，说明这个医生当前比较空闲，而权重越低，说明医生越忙。APP会实时获取医生权重，将权重高的医生，排在越前面。现在的问题就是如何计算医生的权重，简单说2个维度：问诊量、排队数。问诊量表示的是当前医生同时回答的病人的数量，排队数是有几个人在排队。基本上问诊量越低，排队数越少，说明这个医生越闲，权重应该就越高。在我们的Topology中，就可以用两个Spout，一个用于从外部数据源中获取医生的问诊量，一个用于获取排队数。当然实际的情况比这个肯定复杂，这里只是说明多个Spout在什么情况下会使用到。
DAG(有向无环图)说明:
在storm中，spout和bolt、bolt与bolt之间的数据流向，将整合topology串起来了。在网上千篇一律的翻译或者转载的文章中，我们可能也看到了很多次DAG这个概念。其实DAG很简单，有向无环图，意思就是数据流是有方向的，但是不能形成一个环状。如果形成了一个环状，那么意味着Bolt中的数据还可能传给Spout，spout又要传递给Bolt。这就形成了一个死循环，Stream中的一个数据(Tuple)永远也没办法处理完。
以下这个图有2个环，不论是右上Bolt之间形成的环，还是右下Spout与Bout之间形成的环，都是不允许。
