伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子，今天想买一副泳镜去游泳，但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子、鞋子，根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见，估计这哥们心里就会想推荐你妹呀。其实稍微了解点背景知识的码农们都知道，这是因为后台系统做的是每天一次的全量处理，而且大多是在夜深人静之时做的，那么你今天白天做的事情当然要明天才能反映出来啦。
实现一个实时计算系统
全量数据处理使用的大多是鼎鼎大名的hadoop或者hive，作为一个批处理系统，hadoop以其吞吐量大、自动容错等优点，在海量数据处理上得到了广泛的使用。但是，hadoop不擅长实时计算，因为它天然就是为批处理而生的，这也是业界一致的共识。否则最近这两年也不会有s4,storm,puma这些实时计算系统如雨后春笋般冒出来啦。先抛开s4,storm,puma这些系统不谈，我们首先来看一下，如果让我们自己设计一个实时计算系统，我们要解决哪些问题。
低延迟。都说了是实时计算系统了，延迟是一定要低的。
高性能。性能不高就是浪费机器，浪费机器是要受批评的哦。
分布式。系统都是为应用场景而生的，如果你的应用场景、你的数据和计算单机就能搞定，那么不用考虑这些复杂的问题了。我们所说的是单机搞不定的情况。
可扩展。伴随着业务的发展，我们的数据量、计算量可能会越来越大，所以希望这个系统是可扩展的。
容错。这是分布式系统中通用问题。一个节点挂了不能影响我的应用。
好，如果仅仅需要解决这5个问题，可能会有无数种方案，而且各有千秋，随便举一种方案，使用消息队列+分布在各个机器上的工作进程就ok啦。我们再继续往下看。
容易在上面开发应用程序。亲，你设计的系统需要应用程序开发人员考虑各个处理组件的分布、消息的传递吗？如果是，那有点麻烦啊，开发人员可能会用不好，也不会想去用。
消息不丢失。用户发布的一个宝贝消息不能在实时处理的时候给丢了，对吧？更严格一点，如果是一个精确数据统计的应用，那么它处理的消息要不多不少才行。这个要求有点高哦。 诞 生
在2011年Storm开源之前，由于Hadoop的火红，整个业界都在喋喋不休地谈论大数据。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是，Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大，响应缓慢，运维复杂。
有需求也就有创造，在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候，很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来。而在这个节骨眼上Storm横空出世了。
Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了，看看它的一些卖点：
分布式系统：可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。
运维简单：Storm的部署的确简单。虽然没有Mongodb的解压即用那么简单，但是它也就是多安装两个依赖库而已。
高度容错：模块都是无状态的，随时宕机重启。
无数据丢失：Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能够满足很多级别的数据处理需求。不过，越高的数据处理需求，性能下降越严重。
多语言：实际上，Storm的多语言更像是临时添加上去似的。因为，你的提交部分还是要使用Java实现。
下面，我们简单地认识一下Storm这个产品。