Storm是一个分布式实时大数据处理框架，它的工作流程可以分为以下几个步骤：
构建Topology：首先需要定义一个Topology，它由一个或多个Spout和Bolt组成。Spout用于读取输入数据源，Bolt用于对数据进行处理和转换。
提交Topology：将构建好的Topology提交给Storm集群进行执行。
Nimbus分配任务：Nimbus是Storm的主节点，它会将Topology的任务分配给集群中的工作节点（Supervisor）。
Supervisor接收任务：每个工作节点会接收到一部分任务，它们会在本地运行Spout和Bolt，并将处理结果发送给下一个节点。
数据流转：数据在Spout和Bolt之间通过Tuple进行传递，Tuple是Storm中数据的基本单位。Spout读取输入数据源，并将数据封装成Tuple发送给Bolt进行处理。Bolt对Tuple进行处理，并将处理结果发送给下一个节点。
并行处理：Storm支持并行处理，可以通过设置Spout和Bolt的并发数来实现。并行处理可以提高处理能力和效率。
可靠性保证：Storm提供了可靠性保证机制，包括Tuple的可靠性传递和容错机制。通过Tuple的可靠性传递，可以确保数据的完整性和一致性。而容错机制可以在节点出现故障时进行自动恢复。
Topology重新分配：如果集群中的工作节点发生故障或新增节点加入，Nimbus会重新分配任务，确保Topology的稳定运行。
停止Topology：当不再需要处理数据时，可以停止Topology的执行。停止Topology会释放集群资源，并清理相关的数据和任务。
总的来说，Storm的工作流程包括构建Topology、提交Topology、Nimbus分配任务、Supervisor接收任务、数据流转、并行处理、可靠性保证、Topology重新分配和停止Topology等步骤。通过这些步骤，Storm能够高效地处理实时大数据。