spout为数据的源头，通过TopologyBuilder创建一个Spout ,用于模拟数据的源头，
builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);我们看看Spout的业务处理流程：
具体关于ISpout的几个方法 提供了一个open（）对Spout进行初始化：
@Override public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) { _collector = collector; _rand = new Random(); }当nextTuple被调用， Strom被请求， Spout会发射Tuple到output collecter, 如果没有Tuple可发射， 该方法就会返回， nextTuple， ack , fail 三个方法在Spout的任务中， 必须是在一个线程中，一个紧密的循环。 如果没有tuple可发射该方法会休眠短暂的时间。
@Override public void nextTuple() { Utils.sleep(100); //模拟的数据源 String[] sentences = new String[]{ "the cow jumped over the moon", "an apple a day keeps the doctor away", "four score and seven years ago", "snow white and the seven dwarfs", "i am at two with nature" }; //随机的数据 String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)]; //通过 _collector.emit(new Values(sentence)); }Storm学习00–IComponent , 了解OutputFieldsDeclareder
@Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("word")); }2.1.1.prepare（） 该方法和Spout中的open方法类似， 为bolt提供OutputCollector,用于从Bolt中发送Tuple, 在execute方法执行之:
void prepare(Map stormConf, TopologyContext context, OutputCollector collector);2.1.2declareOutputFields方法 用于声明当前Bolt发送的tuple中包含的字段
@Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("word")); }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。具体的发送也是通过emit方法来完成的。此时，有两种情况，一种是emit方法中有两个参数，另一个种是数。
(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
@Override public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) { String word = tuple.getString(0); Integer count = counts.get(word); if (count == null) count = 0; count++; counts.put(word, count); collector.emit(new Values(word, count)); }此方法用于声明针对当前组件的特殊的Configuration配置
@Override public Map<String, Object> getComponentConfiguration() { return null; }对Spout发送来的tuple(为一条条句子)，进行处理， 拆分成单词， 处理通过python脚本处理的，
public static class SplitSentence extends ShellBolt implements IRichBolt { public SplitSentence() { super("python", "splitsentence.py"); } //声明当前Bolt的tuple发送流， Stream流的定义通过declarer.declare(new Fields("word")); 完成的， 启动参数是发送的域fileds. @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("word")); } //用于声明针对当前组件的特殊的Configuration配置， 没有返回null @Override public Map<String, Object> getComponentConfiguration() { return null; } }splitsentence.py 是如何产生数据，通过对spout送来的数据按照空格拆分， 然后调用storm.emit发送出去。
import storm class SplitSentenceBolt(storm.BasicBolt): def process(self, tup): //一个句子为一个tuple获取tuple的第一个元素，进行拆分 words = tup.values[0].split(" ") for word in words: storm.emit([word])//发送数据。 SplitSentenceBolt().run()