1、首先保证Zookeeper集群服务的正常运行以及必要组件的正确安装
2、释放压缩包
3、修改storm.yaml添加集群配置信息
4、使用storm脚本启动相应服务并查看服务状态
5、通过web查看storm集群的状态
安装Storm之前首先保证之前安装的Zookeeper服务正常运行，包括配置hosts映射，主机名修改，防火墙都已经设置完好
Storm是由java编写，因此必须依赖JDK运行，系统首先应正确安装JDK
部分需要依赖Python，红帽系列Linux默认Python版本是2.6.6，可以满足要求；Linux可以安装多个版本Python共存，生产过程中建议Python版本为2.7.x
这里测试使用的三台虚拟机主机名分别是：hadoopha，hadoop1，hadoop2
首先去Apache Storm官网下载安装包，网址是：http://storm.apache.org/，进入后点击上方DOWNLOAD按钮，进入下载列表
这里下载的是storm 0.9.5的版本，下载之后上传到服务器目录下，释放并且放到指定的目录：
$ tar -xvzf apache-storm-0.9.5.tar.gz
$ mv apache-storm-0.9.5 /usr/
$ cd /usr/apache-storm-0.9.5
接下来需要修改配置文件storm.yaml，执行vim conf/storm.yaml打开文件：
去掉storm.zookeeper.servers:前面的注释，修改为集群中所有部署zookeeper的主机，当然都可以自己手动添加，具体配置如下：
增加storm.local.dir选项，指定nimbus，supervisor进程用于存储少量的状态数据，比如jar包，配置文件等
待会写好配置文件我们需要手动建立这个目录
下面指定supervisor工作节点，需要配置该节点可以运行的worker数量，每个worker占用一个端口用于接收消息，最多分配5个；默认情况下每个节点可以运行4个worker，分别在6700、6701、6702、6703端口，这里定义3个端口，代表最多运行3个worker：
下面设置集群主机，让集群中所有的节点可以从主机下载拓扑以及配置文件，主机上运行的就是nimbus，而其他节点就是supervisor进程，这里hadoopha为nimbus，而hadoop1和hadoop2为supervisor，所以配置如下：
下面配置storm集群的drpc地址，这里就是hadoopha，实际中可以自己定义：
最后配置storm进程的分配内存，默认情况下Storm启动worker进程时，JVM的最大内存是768M，由于在使用过程中，Bolt中加载大量数据，768M内存无法满足要求，会导致内存溢出，应该根据实际情况进行修改，这里设置为2G
以上设置没问题，保存配置文件并退出
然后在3台主机分别创建上面设置的数据目录，必须都要创建：
mkdir -p /usr/data/storm
上面的配置是在hadoopha上配置的，接下来要把storm目录发送到hadoop1和hadoop2：
$ scp -r apache-storm-0.9.5 hadoop1:/usr/
$ scp -r apache-storm-0.9.5 hadoop2:/usr/
发送之后，进入storm安装目录，开始启动相应服务
首先启动Nimbus服务，只在hadoopha上执行：
nohup bin/storm nimbus >> /dev/null &
上面命令的意思是丢弃输出信息并且放到后台执行，稍微等一下，执行jps查看nimbus进程是否启动：
然后在hadoop1，hadoop2节点都启动Supervisor服务：
nohup bin/storm supervisor >> /dev/null &
稍等一下，也可以用jps查看到supervisor进程，
然后在配置drpc的主机hadoopha，drpc是一种后台服务，用于执行和storm相同的计算，但是比较节省资源，一般和nimbus使用同一台主机即可；执行以下命令启动drpc服务：
nohup bin/storm drpc >> /dev/null &
稍等一下可以分别通过jps命令查看到drpc进程，
最后在nimbus节点也就是hadoopha执行以下命令，启动UI服务：
nohup bin/storm ui >> /dev/null &
通过jps可以查看core进程是否启动，启动之后通过访问hadoopha的ip即可进入web管理界面：http://192.168.1.42:8080
到这里基本的storm集群就配置完毕了