Storm是個實時的、分佈式以及具備高容錯的計算系統。
1) Storm 特性
1. 易於擴展。對於擴展，你只需要添加機器和改變對應的topology（拓撲）設置。Storm使用Zookeeper進行集羣協調，這樣可以充分的保證大型集羣的良好運行。
2. Storm的容錯機能：一旦topology遞交，Storm會一直運行它直到topology被廢除或者被關閉。而在執行中出現錯誤時，也會由Storm重新分配任務。
2）Storm架構
Storm物理架構圖
Storm邏輯架構
Spout：在一個topology中產生源數據流的組件，從來源處讀取數據並放入topology。Spout中最主要的方法就是nextTuple（），該方法會發射一個新的tuple到topology，如果沒有新tuple發射則會簡單的返回。
Bolt：在一個topology中接受數據然後執行處理的組件。
3) Stream Groupings：
Stream Grouping定義了一個流在Bolt任務間該如何被切分。這裏有Storm提供的6個Stream Grouping類型：
1. 隨機分組（Shuffle grouping）隨機分發tuple到Bolt的任務，保證每個任務獲得相等數量的tuple。
2. 字段分組（Fields grouping）：根據指定字段分割數據流，並分組。例如，根據“user-id”字段，相同“user-id”的元組總是分發到同一個任務，不同“user-id”的元組可能分發到不同的任務。
3. 全部分組（All grouping）：tuple被複制到bolt的所有任務。這種類型需要謹慎使用。
4. 全局分組（Global grouping）：全部流都分配到bolt的同一個任務。明確地說，是分配給ID最小的那個task。
5. 無分組（None grouping）：你不需要關心流是如何分組。目前，無分組等效於隨機分組。但最終，Storm將把無分組的Bolts放到Bolts或Spouts訂閱它們的同一線程去執行（如果可能）。
6. 直接分組（Direct grouping）：這是一個特別的分組類型。元組生產者決定tuple由哪個元組處理者任務接收。
當然還可以實現CustomStreamGroupimg接口來定製自己需要的分組。