Storm分布式实时计算模式由Apache Storm 项目核心贡献者吉奥兹、奥尼尔亲笔撰 写，融合了作者丰富的Storm实战经验，通过大量示例，全面而系统地讲解使用Storm进行分布式实 时计算的核心概念及应用，并针对不同的应用场 景，给出多种基于Storm的设计模式，为读者快速 掌握Storms分布式实时计算提供系统实践指南。 《Storm分布式实时计算模式》分为10章：第l章介绍使用storm建立一 个分布式流式计算应用所涉及的核心概念，包括 storm的数据结构、开发环境的搭建，以及Storm 程序的开发和调试技术等；第2章详细讲解storm 集群环境的安装和搭建，以及如何将topology部署 到分布式环境中；第3章通过传感器数据实例详细 介绍Trident topology；第4章讲解如何使用Storm 和Tridentj挂行实时趋势分析；第5章介绍如何使用 Storm进行图形分析，将数据持久化存储在图形数 据库中，通过查询数据来发现其中潜在的联系；第 6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人 工智能算法；第7章演示集成Storm和非事务型系统 的复杂性，通过集成Storm和开源探索性分析架构 Druid实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。 第8章探讨Lambda体系结构的实现方法，讲解如何 将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可 纠错的分析系统；第9章讲解如何将Pig脚本转化为 topology，并且使用Storm-YARN部署topology，从 而将批处理系统转化为实时系统；第10章介绍如 何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行 Storm。

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。1.信息流处理（StreamProcessing）Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性,它可以用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。2.连续计算（ContinuousComputation）S