流式计算的概念
实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息，一般用于处理数据密集型应用。流式计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。
流式计算工作原理
1.提交流式计算作业，流式计算作业属于常驻计算服务，必须预先定义好计算逻辑，并提交到流计算系统中，在系统运行期间，流式计算作业的逻辑是不可更改的
2.加载流式数据进行流计算，流式计算系统中有多个流处理节点
3.持续输出计算结果
流式计算框架和平台
1.商业级：InfoSphere Streams，StreamBase
2.开源流计算框架：Apache Storm，S4， Spark，Flink
3.互联网公司自主研发：Facebook Puma，百度的Dstream等
Storm工作原理
架构图
Nimbus守护进程：负责为集群分发代码，为工作节点分配任务并进行故障监控
Supervisor进程：负责监听分配给他所在机器上的工作，负责接收Nimbus分配的任务
Zookeeper：Nimbus和Supervisor进程之间的协调
Worker组件
Spout：用于接收源数据
Bolt：负责处理输入的数据流
批量计算与流式计算对比
