都說storm是乙個實時流處理系統，但storm的實時性體現在什麼方面呢？
首先有乙個前提：這裡的實時性和我們通常所說的實時系統（晶元+彙編或c編寫的實時處理軟體）的實時性肯定是沒法比的，也不是同乙個概念。
這裡的實時性應該是乙個相對的實時性（相對於hadoop之類
從網上找了一些資料：
總結一下，storm的實時性可能主要體現在：
1.相比hadoop，storm是為實時處理而設計的；
2.storm的topology啟動後，一直處理就緒狀態，等待資料輸入，一旦有資料會立即處理；這一點不同於hadoop，hadoop每處理乙個job都需要重新提交，而且對於實時到來的資料也無法立即處理。「storm中流動的是資料，hadoop中流動的是**」，這個說法很精闢。
3.storm在處理過程中基於stream，不寫檔案和資料庫，而且使用zeromq傳遞訊息（傳說中最快的mq），所以處理速度很快，自然也提高了實時性；
4.翻譯上面的英文：hadoop能在幾分鐘之內處理一批海量資料（處理乙個job），而storm僅需要幾秒，所以說storm是hadoop的實時處理系統。
關於Storm實時往HBase存資料的效能優化
在開發中根據業務邏輯，需要儲存在storm中每個spout和bolt中產生的資料到hbase表中。在程式調優的過程中不斷調整和優化了幾種方案。這是首先考慮和測試的選擇，也是最先放棄的選擇，短時多次建立連線會造成資源的浪費和排隊，儲存的時間的過長也會影響topology流的穩定性和實時性。8.16補充...
storm實時消費kafka資料
原創 2017年06月05日 16 30 15 程式的pom.xml檔案 org.apache.stormgroupid storm coreartifactid 1.0.2version providedscope dependency org.apache.stormgroupid storm ...
EtherCAT主站的實時性分析
wireshark抓包統計 開啟wireshark軟體，輸入過濾條件 eth.type 0x88a4 ecat.cnt 0 如圖 1.1所示 圖 1.1 wireshark抓包 把過濾的包儲存成csv的execl 模式或其他模式用於分析，如圖 1.2所示 圖 1.2 儲存資料幀 execl分析資料 ...