请描述使用 Java API 在 Apache Storm 中实现实时数据处理的核心流程，包括拓扑构建、组件实现与提交运行的关键步骤。

回答思路

1. 【回答框架 1】定义 Storm 实时处理：Storm 是一个分布式实时计算系统，核心抽象为拓扑，拓扑由 Spout（数据源）和 Bolt（处理逻辑）组成，通过流分组连接形成有向无环图。
2. 【回答框架 2】描述 Java API 构建步骤：先创建 TopologyBuilder，通过 setSpout 设置数据源，通过 setBolt 设置处理节点，并指定分组策略（如 shuffleGrouping、fieldsGrouping），最后用 Config 配置并行度与模式。
3. 【回答框架 3】说明提交运行方式：使用 StormSubmitter.submitTopology 提交到集群，或使用 LocalCluster 在本地模式运行；提交后由 Nimbus 分发任务到 Supervisor 的 Worker 进程执行。
4. 【回答框架 4】补充实时性要点：框架保证消息至少处理一次，在故障时可能重放，需在 Bolt 中实现幂等或使用事务拓扑保证精确一次语义，同时通过调整并行度提升吞吐。
5. 【回答框架 5】给出简单示例骨架：Spout 实现 nextTuple 发射数据，Bolt 实现 execute 处理并 ack，拓扑构建后调用 submitTopology 启动，形成完整实时处理链路。
6. 【关键点 1】拓扑由 Spout 与 Bolt 构成，通过流分组定义数据流向。
7. 【关键点 2】使用 TopologyBuilder 编写拓扑，StormSubmitter 提交至集群。
8. 【关键点 3】默认至少一次语义，精确一次需额外机制如事务拓扑或幂等处理。
9. 【关键点 4】本地模式可用于开发调试，生产环境提交至 Nimbus 并分布到 Worker 执行。
10. 【易错点 1】仅依赖 Storm 的 ack 机制不能保证业务幂等，需在 Bolt 中实现去重或状态记录。
11. 【易错点 2】并行度设置不当可能导致数据倾斜或资源浪费，需根据实际负载调整。