之前Storm安装之后，也知道了Storm的一些相关概念，那么怎么样才可以运行一个例子对Storm流式计算有一个感性的认识呢，那么下面来运行一个Storm安装目录自带的测试案例，我们的Storm安装在服务器的/usr/storm/apache-storm-0.9.6中，首先进入这个目录，执行ls可以看到有一个examples目录，这个就是Storm自带的案例，里面有一个项目storm-starter，首先确保maven的正确安装，我们执行命令： cd examples/storm-starter/ 进入项目目录，看到目录下有一个test目录，然后我们执行： mvn test 执行之后，maven会自动搜索依赖并下载相关类库最后完成项目的编译，这个时候要保持网络畅通，等待5-10分钟项目就构建完毕了，会看到目录下多出很多文件，提示BUILD SUCCESS则代表命令执行成功，如下图：
然后，此时执行下面命令运行主类中的main方法：
mvn exec:java "-Dstorm.topology=storm.starter.WordCountTopology"
代码稍微滚动几秒，然后就结束了，最后出现的错误我们可以忽略，如果运行过程中查看仔细的话，会看到中间计算对单词进行了一定的统计，中间某一时刻截图如下：
此时，这个项目我们可以通过tar命令打包，下载到本地，也可以在本地参考在Windows下安装maven的过程，和上面一样执行 mvn test ，执行之后不用执行，因为Windows下默认没有Python，所以要运行测试案例，还要安装Python，此时我们可以打开开发环境eclipse for javaee，单击"File"->"Import"，进入项目导入选项，选择Maven->Existing Maven Projects，单击"Next"
然后在打开的界面，选择Browse进入浏览界面，选择我们之前使用maven编译好的项目目录storm-starter，点击Finish完成即可导入了，导入后的项目结构截图如下：
里面的错误可以暂时忽略，不影响运行，其中第一项src/jvm就是源码的存放位置：
此时，我们可以打开storm.starter包下的WordCountTopology.java源文件，这个就是刚才测试案例的主类
代码我们可以简单地看懂一些，首先是创建拓扑，然后设置的数据源所在的类，我么可以看一下RandomSetenceSpout这个类数据源代码，后来就是设置Bolt和MapReduce一样进行了计算，之前执行的时候并不是和服务一样不断执行，而是一会就结束了，通过后面2行代码我们就明白了，这里延时了10s然后将任务shutdown，大体流程就是这样
这个主类的构造方法中调用了一个命令就是执行splitsentence.py脚本，查看这个脚本可以知道该脚本导入了storm.py这个模块，主要的计算逻辑都在storm.py这个脚本所定义的方法中实现，所以之前说过必须安装python才可以正确执行，原因就在这，所以理论上storm可以实现任何语言来编写计算逻辑，只要调用父类的构造方法即可，当然我们可以使用Java直接来编写相应的逻辑
当然这个项目还有很多细节需要理解，目前就先说这些，对Storm入门的项目有一个简单的认识