大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming。Storm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理、数据的流转、任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了。
大数据处理中的计算技术涉及多个方面，其核心在于高效、准确地处理和分析规模庞大、复杂多样的数据集合。这些技术主要包括分布式计算、内存计算、并行计算等。分布式计算是大数据处理的重要基础，通过将数据分散存储在网络中的多个节点上，可以充分利用各节点的计算资源，实现数据的并行处理和分析。
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。
1、stream（数据流），spout（喷嘴-数据流的生成者）。storm结构称为topology（拓扑），由stream（数据流），spout（喷嘴-数据流的生成者），bolt（阀门-数据流运算者）组成。
2、storm结构称为topology（拓扑），由stream（数据流），spout（喷嘴-数据流的生成者），bolt（阀门-数据流运算者）组成（参考图：Storm组成结构）。Spout负责连接数据源，接收数据，转换为tuple向后发送，Spout只负责转化数据，不负责数据处理。
3、软件系统的分层结构：第一层：基础架构基础架构指云平台、操作系统、网络、存储、数据库和编译器等。随着目前云计算越来越普及，很多的中小型公司都选择了大公司的云计算平台，而不是自己研发和维护基础架构。第二层：中间件与大数据平台（1）中间件架构。
4、大数据处理软件有：Apache Hadoop、Apache Spark、大数据实时处理软件Storm等。 Apache Hadoop Apache Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于处理和分析大数据。它能够利用集群的威力进行高速运算和存储，用户可以在不了解底层细节的情况下处理大规模数据集。
5、Samza Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam？za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。
6、mapreduce 需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的3）数据结果展现流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中（展示页面，搜索引擎的索引）。而mapreduce一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中。
黑莓Storm手机提供了全面的数据应用功能，其中包括：首先，蓝牙技术是其重要组成部分，支持蓝牙v0标准，而且还支持A2DP蓝牙立体声，方便用户在耳机上享受高质量的音频体验。在数据传输方面，黑莓Storm具备GPRS和EDGE GPRS服务，无论是浏览网页还是发送邮件，都能快速稳定地完成。
录音功能也是其实用功能之一，方便用户记录重要信息或会议要点。此外，手机配备了内置天线、时钟、震动、情景模式、免提通话、待机图片以及语音拨号等基础功能，满足日常通信的便捷性。
黑莓9550（Storm 2）在数据功能上表现出色。首先，它支持蓝牙1+A2DP技术，方便用户通过无线方式传输数据和音频。WLAN功能方面，手机配备的是WIFI，使得联网浏览网页更加便捷。数据接口采用的是Micro USB v0，对于数据传输具有高速优势。此外，5mm耳机插孔让音频连接更为普遍。
对于定位服务，黑莓9550 Storm2内置了GPS导航功能，无论是出差还是旅行，都能为你提供准确的导航指引。手机的触摸屏部分采用了先进的电容屏设计，支持多点触控，使得操作更加便捷和流畅。
内存配置上，黑莓Storm9500配备128MB的RAM和192MB的ROM，确保了系统的流畅运行和足够的存储空间，满足日常应用和数据存储。电池续航方面，内置1400mAh电池，提供持久的使用时间，满足用户在长时间使用过程中的需求。传输功能方面，支持蓝牙0+A2DP，方便数据传输和多媒体播放。
黑莓Storm，被视为黑莓智能手机历史上的一个转折点，它标志着黑莓产品线的革新。这款手机首次引入了全触屏设计，告别了黑莓以往标志性的QWERTY物理键盘。这款新型手机的设计引起了广泛的关注，许多人期待黑莓能借此机会，提供一个更为流畅和人性化的虚拟键盘体验。
Storm也可被用于“连续计算”（continuous，computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
Storm还可以用于描述情感或行为的强烈性质。例如，storm可以用来形容某人内心或情感的强烈波动。此外，storm还可以用来形容某人的行为或反应，如throw a temper storm（大发脾气）或storm out of the room（怒气冲冲地离开房间）作为动词，storm通常表示冲进、猛扑或猛冲。
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。
Storm是一个开源的分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。它能够可靠地对数据流进行实时处理和分析，实现对数据流的监控、转换和响应等任务。Storm适用于那些需要在数据流产生的同时立即进行分析处理的场景，如社交网络数据的实时分析、物联网的实时数据处理等。
By storm的意思是“征服”或者“赢得巨大的成功”，一般用于描述一件值得称赞或者令人惊叹的事情，例如某个产品或者某个人的表演等。例如，某个新产品上市后被广泛接受和喜爱，我们可以说这个产品by storm。从字面上理解，by storm 是指“风暴袭来”。
1、Storm采用流式计算的模型，和shell类似让数据在一个个“管道”中进行处理。Spout负责从数据源拉取数据，相当于整个系统的生产者。Bolt负责消费数据并将tuple发送给下一个计算单元。Bolt可以接受多个spout和bolt的数据。
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Clojure、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。容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。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。可靠的消息处理。
3、一般来说计算系统（storm）不会自己产生业务数据，业务数据一般来自页面的埋点，或者对数据库log的解析，对于storm来说采集系统是个外部系统。 采集系统是数据的生产者，流计算（storm）是数据的消费者。二者的速度并不是时时刻刻匹配的，中间就需要需要一个缓冲，这个模型下消息队列在适合不过了。
4、Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比Hadoop用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。它是简单的编程模型。
5、简单的模型。类似于MapReduce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。可以使用各种。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、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。容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。水平扩展。
1、一般来说计算系统（storm）不会自己产生业务数据，业务数据一般来自页面的埋点，或者对数据库log的解析，对于storm来说采集系统是个外部系统。 采集系统是数据的生产者，流计算（storm）是数据的消费者。二者的速度并不是时时刻刻匹配的，中间就需要需要一个缓冲，这个模型下消息队列在适合不过了。
2、批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统（比如HDFS），当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。
3、是生产者先将消息投递一个叫队列的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者。消息队列是 Microsoft 的消息处理技术，它在任何安装 Microsoft Windows 的计算机组合中，为任何应用程序提供消息处理和消息队列功能，无论这些计算机是否在同一个网络上或者是否同时联机。
4、容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。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。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。快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用MQ作为其底层消息队列。
5、由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦，消费端数据源是 pull-based 的，所以 反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源（比如 Kafka consumer）的摄入速率。反压并不会直接影响作业的可用性，它表明作业处于亚健康的状态，有潜在的性能瓶颈并可能导致更大的数据处理延迟 。
