Storm是一个分布式实时计算系统。Storm是由Twitter开发并开源的，主要用于处理大规模数据流。它是一个高度可扩展的系统，能够处理每秒数千条的数据记录，并在多个节点上并行执行计算任务。Storm的核心概念是元组（tuple），它是一个不可变的键值对集合，用于在Storm组件之间传递数据。
埃米（外文名ngstrom或ANG或）是晶体学、原子物理、超显微结构等常用的长度单位，音译为埃，符号为，1等于10-10m，即纳米的十分之一。
是V-Strom吧？（最后一个字母是m，不是n），它是铃木摩托的一个拉力旅行车系，有V-Strom250、V-Strom650、V-Strom1000等多种排量。其中V-Strom250就是国内豪爵铃木引进生产的DL250摩托车，它的价格是32680元。
大数据流式计算是一种处理和分析实时数据的技术，它允许用户在数据生成时立即对其进行处理，而无需等待所有数据都可用。这种计算方法对于需要实时决策或监控的应用非常有用，例如金融交易、网络安全和社交媒体分析等。
大数据的四种主要计算模式包括批处理计算、流计算、图计算和交互式计算。批处理计算是一种常见的大数据计算模式，它主要处理大规模静态数据集。在这种模式下，数据被分为多个批次，然后对每个批次进行独立处理。
大数据的主要研究方向有：数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据实时处理与流计算。大数据存储与管理；随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题。大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等。
1、Spark：Spark 在 Hadoop 的基础上进行了架构上的优化。与 Hadoop 主要使用硬盘存储数据不同，Spark 更倾向于使用内存来存储数据，这使得 Spark 在处理大数据时能够提供比 Hadoop 快100倍的速度。然而，由于内存中的数据在断电后会丢失，Spark 不适合处理需要长期存储的数据。
2、storm 是流式处理的老大。 速度快 即时通讯。 淘宝的JStorm 可以达到百万级每秒。spark 是对 hadoop 的 MR 的改进。 由于 MR 需要不断的将数据落盘，互相拉取导致 IO 大。 降低少量数据的运算速度（落盘是为了大量数据时 出错可以在错误的地方继续处理 ，而 Spark 只能重来）。
3、Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。
4、Storm是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。
