Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。
为何使用Storm？
Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Storm可以轻松可靠地处理无限数据流，实时处理Hadoop为批处理所做的工作。风暴很简单，可以与任何编程语言一起使用，并且使用起来很有趣！
Storm有许多用例：实时分析，在线机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等。风暴很快：一个基准测试表示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它具有可扩展性，容错性，可确保您的数据得到处理，并且易于设置和操作。
Storm集成了您已经使用的排队和数据库技术。Storm拓扑消耗数据流并以任意复杂的方式处理这些流，然后在计算的每个阶段之间重新划分流。
Storm有如下特点：
编程简单：开发人员只需要关注应用逻辑，而且跟Hadoop类似，Storm提供的编程原语也很简单
高性能，低延迟：可以应用于广告搜索引擎这种要求对广告主的操作进行实时响应的场景。
分布式：可以轻松应对数据量大，单机搞不定的场景
可扩展： 随着业务发展，数据量和计算量越来越大，系统可水平扩展
容错：单个节点挂了不影响应用
消息不丢失：保证消息处理
Storm的应用
跟Hadoop不一样，Storm是没有包括任何存储概念的计算系统。这就让Storm可以用在多种不同的场景下：非传统场景下数据动态到达或者数据存储在数据库这样的存储系统里（或数据是被实时操控其他设备的控制器(如交易系统)所消费）
Storm有很多应用：实时分析，在线机器学习(online machine learning)，连续计算(continuous computation)，分布式远程过程调用(RPC)、ETL等。Storm处理速度很快：每个节点每秒钟可以处理超过百万的数据组。它是可扩展(scalable)，容错(fault-tolerant)，保证你的数据会被处理，并且很容易搭建和操作。
例如Nathan Marz提供的例子，产生Twitter的趋势信息。Twitter从海量推文中抽取趋势信息，并在本地区域和国家层级进行维护。这意味者一旦一个案例开始出现，Twitter的话题趋势算法就能实时的鉴别出这个话题。这个实时的算法就是通过在Storm上连续分析Twitter数据来实现的。
