1. Storm是什么:

    Storm简单来说，就是分布式实时计算系统。

     按照storm作者的说法，storm对于实时计算的意义类似于hadoop 对于批处理的意义 。

2. Storm的主要特点：

    1.简单的编程模型。类似于Map Reduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。
    2.可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持C lojure、Java、Ruby和Python。

        要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。
    3.容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。
    4.水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。
    5.可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。
    6.快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理。
    7.本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。


2. Storm与Spark、Hadoop的比较：    
    对比Hadoop的批处理，Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，

    然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时；也就是说，所有的信息都会被处理。

    Storm同样还具备容错和分布计算这些特性，这就让Storm可以扩展到不同的机器上进行大批量的数据处理。
　

    storm的网络直传、内存计算，其时延必然比 hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，

     省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，

     storm要快于hadoop。

     比较：hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘；

             Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级。

              使用领域不同，一个是批量处理，基于任务调度的；另外一个是实时处理，基于流。

 
    从原理角度来讲：
        1.  hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。
        2. Storm 基于Zero M Q这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。


    storm的适用场景：
        1.  流数据处理。Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
        2. 布式rpc。由于storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式框架来使用。

          当然，其实我们的搜索引擎本身也是一个分布式rpc系统。


      应用：storm被广泛用来进行实时日志处理，出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。 

      在淘宝个性化搜索实时分析项目中，使用timetunnel + hbase + storm + ups的架构，每天可处理几十亿的用户日志信息，

     从用户行为发生到完成分析延迟在秒级。