Storm是一個分布式實時大數據處理框架，它的工作流程可以分為以下幾個步驟：
構建Topology：首先需要定義一個Topology，它由一個或多個Spout和Bolt組成。Spout用于讀取輸入數據源，Bolt用于對數據進行處理和轉換。
提交Topology：將構建好的Topology提交給Storm集群進行執行。
Nimbus分配任務：Nimbus是Storm的主節點，它會將Topology的任務分配給集群中的工作節點（Supervisor）。
Supervisor接收任務：每個工作節點會接收到一部分任務，它們會在本地運行Spout和Bolt，并將處理結果發送給下一個節點。
數據流轉：數據在Spout和Bolt之間通過Tuple進行傳遞，Tuple是Storm中數據的基本單位。Spout讀取輸入數據源，并將數據封裝成Tuple發送給Bolt進行處理。Bolt對Tuple進行處理，并將處理結果發送給下一個節點。
并行處理：Storm支持并行處理，可以通過設置Spout和Bolt的并發數來實現。并行處理可以提高處理能力和效率。
可靠性保證：Storm提供了可靠性保證機制，包括Tuple的可靠性傳遞和容錯機制。通過Tuple的可靠性傳遞，可以確保數據的完整性和一致性。而容錯機制可以在節點出現故障時進行自動恢復。
Topology重新分配：如果集群中的工作節點發生故障或新增節點加入，Nimbus會重新分配任務，確保Topology的穩定運行。
停止Topology：當不再需要處理數據時，可以停止Topology的執行。停止Topology會釋放集群資源，并清理相關的數據和任務。
總的來說，Storm的工作流程包括構建Topology、提交Topology、Nimbus分配任務、Supervisor接收任務、數據流轉、并行處理、可靠性保證、Topology重新分配和停止Topology等步驟。通過這些步驟，Storm能夠高效地處理實時大數據。
