1. 客户端运行storm nimbus时，会调用storm的python脚本，该脚本中为每个命令编写一个方法，每个方法都可以生成一条相应的java命令。
命令格式如下：java -server xxxx.ClassName -args
nimbus---> Running: /export/servers/jdk/bin/java -server backtype.storm.daemon.nimbus
supervisor---> Running: /export/servers/jdk/bin/java -server backtype.storm.daemon.supervisor
2. nibums启动之后，接受客户端提交任务
命令格式：storm jar xxx.jar xxx驱动类 参数
Running: /export/servers/jdk/bin/java -client -Dstorm.jar=/export/servers/storm/examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount-28
该命令会执行 storm-starter-topologies-0.9.6.jar 中的storm-starter-topologies-0.9.6.jar的main方法，main方法中会执行以下代码：
StormSubmitter.submitTopology("mywordcount",config,topologyBuilder.createTopology());
topologyBuilder.createTopology()，会将程序员编写的spout对象和bolt对象进行序列化，并将用户的jar上传到 nimbus物理节点的 /export/data/storm/workdir/nimbus/inbox目录下。同时修改名称，改名的规则是添加了一个UUID字符串。
在nimbus物理节点的 /export/data/storm/workdir/nimbus/stormdist目录下,有当前正在运行的topology的jar包和配置文件，序列化对象文件。
3. nimbus接受到任务之后，会将任务进行分配，分配会产生一个assignment对象，该对象会保存到zk中，目录是/storm/assignments ，该目录只保存正在运行的topology任务。
4. supervisor通过watch机制，感知到nimbus在zk上的任务分配信息，从zk上拉取任务信息，分辨出属于自己任务。
ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900]
5. supervisor 根据自己的任务信息，启动自己的worker，并分配一个端口。
'/export/servers/jdk/bin/java' '-server' '-Xmx768m' export/data/storm/workdir/supervisor/stormdist/wordcount1-3-1461683066/stormjar.jar' 'backtype.storm.daemon.worker' 'wordcount1-3-1461683066' 'a69bb8fc-e08e-4d55-b51f-e539b066f90b' '6701' '9fac2805-7d2b-4e40-aabc-1c85c9856d64'
6. worker启动之后，连接zk，拉取任务
ResourceWorkerSlot[hostname=192.168.1.106,memSize=0,cpu=0,tasks=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],jvm=<null>,nodeId=61ce10a7-1e78-4c47-9fb3-c21f43a331ba,port=6900]
假设任务信息：
1--->spout---type:spout
2--->bolt ---type:bolt
3--->acker---type:bolt
得到对象有几种方式？ new ClassName 创建对象、class.forName 反射对象、clone 克隆对象、序列化反序列化
worker通过反序列化，得到程序员自己定义的spout和bolt对象。
7. worker根据任务类型，分别执行spout任务或者bolt任务。
spout的声明周期是：open、nextTuple、outPutFiled
bolt的生命周期是：prepare、execute(tuple)、outPutFiled