为啥有时候用storm和rain

英文单词，风暴的意思，同时还是游戏人物，日用品，播放软件，实时平台，歌曲等的名称。

词典结果：storm[英][stɔ:m][美][stɔ:rm]n.暴风雨，暴风雪; [军]猛攻，冲击; 骚乱; 动荡; vi.起风暴，下暴雨; 猛冲; 暴怒; vt.袭击，猛攻; 暴怒，怒骂; 大力迅速攻占; 第三人称单数：storms过去分词：stormed复数：storms现在进行时：storming过去式：stormed易混淆单词：STORMStorm以上结果来自金山词霸

暴风雨

storm 音标 .[st00:m] 音译 斯道姆 满意的话 望采纳

storm的用法：storm可以用作名词storm的基本意思是“风暴,暴风雨”,指由于大气翻动,特别是伴有雨、雪、雹等现象的大气的旋转运动而形成的风暴或暴风雨,是可数名词,有复数形式。storm引申可作“强烈如暴(风)雨般的东西,(生活中的)风波”,如情感、声音等的猛烈爆发,常与of连用。storm的基本意思是“袭击”,指用武力攻取,包含一次攻击中所有的冲锋和激战,常常带有孤注一掷的感情色彩,竭尽全力避免失败和毁灭。storm用作名词的用法例句In the storm I took shelter under the tree.暴风雨时，我正在树下躲避。A storm arose during the night.夜间起风暴了。The clouds threatened a big storm.乌云预示着暴风雨即将来临。

　　storm是一个来自英国伦敦的时尚品牌！　　Storm，是于90年代突然崛起，颇受年轻消费者追崇的，一个专注于时尚生活的品牌，主要产品集中在时尚腕表、珠宝首饰、箱包、雨伞以及香水等。她是由其创始人Steve Sun于1989年创立。　　自诞生之日起，Storm就以独特的设计理念、优良的产品质量表现及年轻、积极、性感的品牌形象迅速吸引了一大批品牌簇拥者。Storm仅仅用了几年时间，就跻身伦敦时尚的前沿，迅速成为时尚腕表的领航者。　　每年，无论是优雅的社会名流、还是亲民的时尚一族，都对Storm的新品，特别是一些限量款和特别款，翘首企盼。连David Beckham、Justin Timberlake这样的巨星也是要在Storm的专门店前排队，购买Storm的限量版产品。　　与其他伟大的品牌一样，Storm的诞生也有其浪漫的历史。　　1985年，Steve Sun 发现当时的手表大都是黑、银色相间的刻度盘。价格便宜的手表都非常的单调，并且与昂贵的手表外观设计非常相似。Steve突然产生了一个想法，他想建立一个公司来生产人们能够买得起的有趣的手表。于是，Steve将彩色的刻度盘和其他革新性的细节引进到手表中来。因此，他成立了Sun 99有限公司。　　1989年，Steve在一次飞机旅途中突然得到灵感，创立了Storm这个品牌。　　当时，所有的手表都是在珠宝店内销售。Steve则开始与品牌时尚店合作，并开始向他们出售手表。从此，将手表作为时尚的饰品进行销售。崇尚潮流的消费者会在不同的商店比较不同的手表，并且由于Storm强烈反叛传统腕表设计的独特风格、平易近人的价格，使得人们可以购买更多的手表，来配合不同的服饰、场合。随之而来的就是，Storm品牌的壮大，Storm的fans越来越多。　　作为一个时尚品牌，Storm逐渐开始向除手表外的其他产品领域进军，将更多的产品列入发展计划。如今，Storm产品类别已经涵盖了手表、太阳眼镜、箱包、皮夹、伞及香水等。通过其业务在全球地扩展，Storm目前已经迅速发展成为一个国际型的知名时尚品牌。

Spark已经取代Hadoop成为最活跃的开源大数据项目，但是，在选择大数据框架时，企业不能因此就厚此薄彼近日，著名大数据专家Bernard Marr在一篇文章中分析了Spark和 Hadoop 的异同Hadoop和Spark均是大数据框架，都提供了一些执行常见大数据任务的工具，但确切地说，它们所执行的任务并不相同，彼此也并不排斥虽然在特定的情况下，Spark据称要比Hadoop快100倍，但它本身没有一个分布式存储系统而分布式存储是如今许多大数据项目的基础，它可以将 PB 级的数据集存储在几乎无限数量的普通计算机的硬盘上，并提供了良好的可扩展性，只需要随着数据集的增大增加硬盘因此，Spark需要一个第三方的分布式存储，也正是因为这个原因，许多大数据项目都将Spark安装在Hadoop之上，这样，Spark的高级分析应用程序就可以使用存储在HDFS中的数据了与Hadoop相比，Spark真正的优势在于速度，Spark的大部分操作都是在内存中，而Hadoop的MapReduce系统会在每次操作之后将所有数据写回到物理存储介质上，这是为了确保在出现问题时能够完全恢复，但Spark的弹性分布式数据存储也能实现这一点另外，在高级数据处理（如实时流处理、机器学习）方面，Spark的功能要胜过Hadoop在Bernard看来，这一点连同其速度优势是Spark越来越受欢迎的真正原因实时处理意味着可以在数据捕获的瞬间将其提交给分析型应用程序，并立即获得反馈在各种各样的大数据应用程序中，这种处理的用途越来越多，比如，零售商使用的推荐引擎、制造业中的工业机械性能监控Spark平台的速度和流数据处理能力也非常适合机器学习算法，这类算法可以自我学习和改进，直到找到问题的理想解决方案这种技术是最先进制造系统（如预测零件何时损坏）和无人驾驶汽车的核心Spark有自己的机器学习库MLib，而Hadoop系统则需要借助第三方机器学习库，如Apache Mahout实际上，虽然Spark和Hadoop存在一些功能上的重叠，但它们都不是商业产品，并不存在真正的竞争关系，而通过为这类免费系统提供技术支持赢利的公司往往同时提供两种服务例如，Cloudera 就既提供 Spark服务也提供 Hadoop服务，并会根据客户的需要提供最合适的建议Bernard认为，虽然Spark发展迅速，但它尚处于起步阶段，安全和技术支持基础设施方还不发达，在他看来，Spark在开源社区活跃度的上升，表明企业用户正在寻找已存储数据的创新用法

可数

一、介绍 storm提供了两种运行模式：本地模式和分布式模式。本地模式针对开发调试storm topologies非常有用。Storm has two modes of operation: local mode and distributed mode. In local mode, Storm executes completely in process by simulating worker nodes with threads. Local mode is useful for testing and development of topologies因为多数程序开发者都是使用windows系统进行程序开发，如果在本机不安装storm环境的情况下，开发、调试storm程序。如果你正在为此问题而烦恼，请使用本文提供的方法。二、实施步骤如何基于eclipse+maven调试storm程序，步骤如下：1.搭建好开发环境（eclipse+maven,本人使用的是eclipse Kepler 与maven3.1.1）2.创建maven项目，并修改pom.xml，内容如pom.xml（机器联网，下载所需的依赖jar）Github上的pom.xml,引入的依赖太多，有些不需要，3. 编写storm程序，指定为本地模式运行。本文提供的程序是wordcount重要的是LocalCluster cluster = new LocalCluster();这一句Config conf = new Config();conf.setDebug(true);conf.setNumWorkers(2);LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());Utils.sleep(10000);cluster.killTopology("test");cluster.shutdown();pom.xml文件<project xmlns="" xmlns:xsi=""xsi:schemaLocation=" ">4.0.0storm.starterstorm-starter0.0.1-SNAPSHOTjarUTF-8github-releasesclojars.orgjunitjunit4.11teststormstorm0.9.0.1providedcommons-collectionscommons-collections3.2.1storm程序package storm.starter;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import storm.starter.spout.RandomSentenceSpout;import backtype.storm.Config;import backtype.storm.LocalCluster;import backtype.storm.StormSubmitter;import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Tuple;import backtype.storm.tuple.Values;/*** This topology demonstrates Storm"s stream groupings and multilang* capabilities.*/public class WordCountTopology {public static class SplitSentence extends BaseBasicBolt {@Overridepublic void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {try {String msg = input.getString(0);System.out.println(msg + "-------------------");if (msg != null) {String[] s = msg.split(" ");for (String string : s) {collector.emit(new Values(string));}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));}}public static class WordCount extends BaseBasicBolt {Map counts = new HashMap();@Overridepublic void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {String word = tuple.getString(0);Integer count = counts.get(word);if (count == null)count = 0;count++;counts.put(word, count);collector.emit(new Values(word, count));}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word", "count"));}}public static void main(String[] args) throws Exception {TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping("spout");builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split",new Fields("word"));Config conf = new Config();conf.setDebug(true);if (args != null && args.length > 0) {conf.setNumWorkers(3);StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf,builder.createTopology());} else {conf.setMaxTaskParallelism(3);LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("word-count", conf, builder.createTopology());Thread.sleep(10000);cluster.shutdown();}}}package storm.starter.spout;import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;import backtype.storm.task.TopologyContext;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Values;import backtype.storm.utils.Utils;import java.util.Map;import java.util.Random;public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout {SpoutOutputCollector _collector;Random _rand;@Overridepublic void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {_collector = collector;_rand = new Random();}@Overridepublic void nextTuple() {Utils.sleep(100);String[] sentences = new String[]{ "the cow jumped over the moon", "an apple a day keeps the doctor away","four score and seven years ago", "snow white and the seven dwarfs", "i am at two with nature" };String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)];_collector.emit(new Values(sentence));}@Overridepublic void ack(Object id) {}@Overridepublic void fail(Object id) {}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));}}

暴风雨；和风暴有关的恶劣天气；（群情迸发的）浪潮。英语（英语：English）是一种西日耳曼语支，最早被中世纪的英国使用，并因其广阔的殖民地而成为世界使用面积最广的语言。英国人的祖先盎格鲁部落是后来迁移到大不列颠岛地区的日耳曼部落之一，称为英格兰。这两个名字都来自波罗的海半岛的Anglia。该语言与弗里斯兰语和下撒克森语密切相关，其词汇受到其他日耳曼语系语言的影响，尤其是北欧语（北日耳曼语），并在很大程度上由拉丁文和法文撰写。英语已经发展了1400多年。英语的最早形式是由盎格鲁-撒克逊人移民于5世纪带到英国的一组西日耳曼语支（Ingvaeonic）方言，被统称为古英语。中古英语始于11世纪末，诺曼征服英格兰。

n.暴风雨；大动荡vi.起风暴；横冲直撞；狂怒咆哮vt.猛攻；怒骂n.(storm)人名；(瑞典)斯托姆；(德)施托姆；(英、西、芬)斯托姆

storm 是猛攻,捣毁,起风暴的意思,是动词. 人们在实际应用中,习惯加上前缀表示特定的storm,如：sand-storm(沙漠风暴)； rainstorm(雷阵雨)；finance-storm(金融风暴).其中rainstorm最常见,也就成了一个单一的名词.

Storm用来实时处理数据用来实时处理数据。Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循EclipsePublicLicense1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm0.8.0，基本是用Clojure写的。Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm也可被用于“连续计算”（continuous，computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Storm的主工程师NathanMarz表示：Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比Hadoop用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。它是简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。

后面是Can you see the storm getting closer now?Tell me how it feels being out thereI want to stay with you, and I see it clear nowYou are giving me no choiceLet the rain pour downHe"s holding for the moment of the fallStolen knowledge by minds unformedRegulate the demolition of annexe for the differing thoughtsDiscarded sparks left years agoEvoked a language much more austereReverberating with figmentsHe left a trace of translucenceShattered manThere"s a shattered man in a shattered land这里是全部歌词：Can you see the storm getting closer now?Tell me how it feels being out thereA moment"s glimpse of his vignetteAs he shone a light on the falling wallInstant pictures form shattered personsWhenever he leaves there"s a tainted markFlashbacks of his stark sleep filter out through smokeRevoking from the past things less provokedAny which day, there is no reliefAdhesive words, spoken silentlyThe shattered manCan you see the storm getting closer now?Tell me how it feels being out thereI want to stay with you, and I see it clear nowYou are giving me no choiceLet the rain pour downHe"s holding for the moment of the fallStolen knowledge by minds unformedRegulate the demolition of annexe for the differing thoughtsDiscarded sparks left years agoEvoked a language much more austereReverberating with figmentsHe left a trace of translucenceShattered manThere"s a shattered man in a shattered land

暴风雨

storm的系统架构由以下几部分组成。1.Storm概述实时计算可以实时获取数据进行运算,得到计算结果,在很多实时性要求比较高的场景下有大量的应用.例如:微博热门话题榜单、电商网站实时推荐、地图路况信息。实时计算和离线计算有较大的不同，实时计算强调实时性，数据不断流入，实时运算后结果实时反馈，实时计算没有数据积累的过程，有开始没有结束，如果不人为停止会一直运行下去。Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快(在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息)。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用多种编程语言来开发应用。2.Storm核心组件。storm结构称为topology(拓扑)，由stream(数据流),spout(喷嘴-数据流的生成者),bolt(阀门-数据流运算者)组成(参考图:Storm组成结构)。Spout负责连接数据源，接收数据，转换为tuple向后发送，Spout只负责转化数据，不负责数据处理。Spout和业务是解耦的，一方面使Spout的逻辑简单清晰，另一方面因为没有耦合可以非常方便的实现Spout的复用。Bolt负责接收数据，执行运算，运算过后可以继续向后发送tuple，给其他零个或多个Bolt。其中的运算包括数据运算数据的连接数据写出等等功能c.Topology这样利用Spout和Bolt就可以组件起复杂的数据处理流网络，实现复杂的分布式实时运算。这个由Spout和Bolt组成的复杂的数据流处理网络称之为一个topology。

英国品牌 就叫STORM牌子 Storm自诞生之日起就以独特的设计理念、优良的产品质量表现及年轻、积极、性感的品牌形象迅速吸引了一大批品牌簇拥者。Storm仅仅用了几年时间，就跻身伦敦时尚的前沿，迅速成为时尚腕表的领航者。详细信息请看 http://luxury.china.com/zh_cn/watch/11060851/20071105/14444259.html

　　Storm，是于90年代突然崛起，颇受年轻消费者追崇的，一个专注于时尚生活的品牌，主要产品集中在时尚腕表、珠宝首饰、箱包、雨伞以及香水等。她是由其创始人SteveSun于1989年创立。 　　Storm每一款手表的样式都各不相同，无论是从材质、颜色、形状还是到表带、表盘、指针，每一款Storm手表都有其独特的一面，都让你在人群中显得别具一格。早在上个世纪80年代，Storm手表的发明人Steve Sun先生就厌倦了手表那千篇一律的设计和恼人的旧款式，于是他从赛车、从炼钢、从生活的每一个细节中获得灵感，打造出一个手表行业的奇迹品牌Storm。

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[ti:暴风雨(Storm)][ar:Super Junior][al:5辑 Mr. Simple][by:金辉Kimhui][00:00.00]暴风雨(Storm)[00:03.35]5辑 Mr. Simple[00:06.70]Super Junior[00:10.05]　　[00:13.39]别哭了 眼泪流出来之前[00:20.81]就知道了一切我的委屈[00:29.26]想用谎言逃避[00:35.38]但你的双眼像是说着再见的话[00:46.51]好不容易抓住的心[00:54.42]暴风雨般袭来 命运被雨水冲刷[01:02.32]打破的镜子 纠结的缘分 更加痛苦[01:09.90]到了结束这一步 我的心你不知道[01:34.69]别哭了 眼泪流出来之前[01:42.23]就知道了一切我的委屈[01:50.88]想用谎言逃避[01:56.60]但你的双眼像是说着再见的话[02:07.62]好不容易抓住的心[02:15.62]暴风雨般袭来 命运被雨水冲刷[02:23.47]热忱的爱情爆发了 安慰了干枯的嘴唇[02:31.41]我流下眼泪的意义 你不知道吧[02:43.34]为了更远离 不要太爱[02:48.41]我的身体已经破裂成碎片 如你所愿的破裂[02:58.43] 不能离你更近一步[03:09.72]好不容易抓住的心[03:17.81]暴风雨般袭来 命运被雨水冲刷[03:25.43]打破的镜子 纠结的缘分 更加痛苦[03:33.03]到了结束这一步 我的心你不知道[03:41.15]热忱的爱情爆发了 安慰了干枯的嘴唇[03:48.79]我流下眼泪的意义 你不知道吧[03:58.64]

Storm Player释义：1,影音风暴播放器2.影音风暴双语例句：I modified when player had take castle by storm, Custom banner didn"t showedyou. 我修改后的球员已经采取城堡的风暴，自定义的旗帜并没有表现出你。In recent time, Russia has caught the lady tennis scene by storm with anavalanche of tennis player such as Maria Sharapova, Anastasia Myskina, just to name a few. 最近，俄罗斯刮起了一股女子网球选手的旋风，例如莎拉波娃, 麦斯金娜。One half of another British power couple, Rooney and his wife Colleen have takenEngland by storm, he as a soccer player and she as a fitness guru/fashioncommentator of some sort. 鲁尼和他的太太科琳带给英格兰一股旋风——作为足球运动员的丈夫和作为时尚评论员的妻子。

Sunny、Overcast、Rain和Storm都是用来形容天气状况的词语，它们之间的区别如下：1. Sunny：指的是天气晴朗、阳光充足的状况。通常是指天空中没有云朵、没有降雨、气温适宜，适宜户外活动。2. Overcast：指的是天空被厚厚的云层覆盖，天空灰蒙蒙的状况。通常会感觉到阴暗、潮湿，气温较低。3. Rain：指的是天空中下着雨或者雨夹雪的状况。通常是指空气湿润，有雨水落下，气温较低。4. Storm：指的是强烈的天气现象，通常是指有强风、暴雨、雷电、冰雹等天气现象。通常会带来严重的灾害，如洪水、山体滑坡、塌方等。综上所述，这四个词语的区别主要在于描述的天气状况不同。Sunny表示晴朗天气，Overcast表示阴天，Rain表示下雨天气，Storm表示强烈的天气现象。在实际生活中，我们可以根据这些词语来描述天气状况，并作出相应的天气预报、出行计划等决策。

好几部电影都叫《风暴》，不过我估计你说的是这部，我贴一下简介，你看是不是：风暴 Storm 上 映：2002年9月(国内) 野心膨胀，一场恶欲横流的风暴即将袭来…… 伸张正义，众科学家誓死捍卫和平简介： 美国军政要员罗伯特将军以科学实验为名，四处招募优秀的科学家，为其研究控制风暴的技术，妄图利用控制自然灾害的科研成果为武器，来实现其称霸世界的目的。以杨格、布莱恩和普莱特为代表的一批爱好和平具有正义感的科学工作者，不甘为罗伯特一伙所驱使，他们用生命和鲜血捍卫了和平，挽救了人民的生命财产，使正义得到伸张。剧情： 1992年，在佛罗里达沿海某军方的一处科学实验地。罗伯斯将军正在指挥一次试验，利用导弹将发生器发射到风眼处，使其产生强大的飓风。但此时发生器失去控制，飞机遭雷击而爆炸，这使普莱特博士悲痛万分。失控的飓风使佛罗里达成为废墟，人民生命财产遭到严重破坏，损失十亿元之多，居民无家可归，损失惨重，这就是发生在美国有名的安德鲁飓风。ue004 杨格·罗恩博士是位非常著名的气象学家，他在迈阿密大学任教，并与布莱恩·纽迈亚博士一起研究如何控制风暴，他们的试验卓有成效，就在他们欢呼雀跃时，受到联邦航空局的阻止，不允许他们再作试验，学校也在压力下收回试验经费，杨格愤而辞职。ue004 就在杨格辞职时，“西风”天气动力研究中心的汤姆·霍特找上门，邀请杨格去中心工作。到中心后，杨格才知道这是军方的研究中心，是由罗伯斯将军领导的，原来罗伯斯以科学实验为名，请许多有名气的气象科学专家为他研究控制风暴的技术，妄图利用控制自然灾害的科研成果作为武器来达到称霸世界的目的，他收留杨格就是想利用杨格和布莱恩的能使暴风转移的科研成果。在研究中心工作，一切都要保守秘密。但是，杨格还是不断地与自己的搭档布莱恩电话联系，将自己的工作情况通知布莱恩。杨格随古德曼上校上天进行了第一次试验，很快杨格就发现了风眼发生器的威力太强了，可以引发飓风，对这点杨格百思不得其解，他将自己的疑虑打电话告诉了布莱恩，并巧妙地骗过警卫，溜进普莱特博士的办公室，从电脑中得知了他们的秘密，并且，发现罗伯斯一伙下一个目标是准备在墨西哥引发暴风。杨格准备阻止这次行动，但是没有想到，他这样做的结果是使布莱恩莫名其妙地死于车祸，自己也被古德曼上校迷倒而昏睡到天亮。在杨格昏睡时，霍特用杨格的车制造了一起车祸，并嫁祸给杨格，使杨格有口难辩。他千万百计从警察手中逃脱，并与自己的前情人，电视台的女记者安德里亚取得联系，让她千万要关注墨西哥的暴风动向。最终杨格被霍特抓住，这时他才知道普莱特博士已随机飞上天空，亲自执行这次任务。没有想到的是，暴风就要到达墨西哥时，突然转变方向，普莱特博士拒不执行罗伯斯的命令，他为了阻止这次灾难的发生而献出了自己的生命。可是这时暴风已失去了控制，正向美国洛杉机市移动，洛杉矶面临着毁灭的命运，罗伯斯的计划失败了，他不得已只能派霍特亲自押解杨格飞上天空以控制即将来临的暴风，在经历了与霍特和古德曼上校的一番殊死搏斗后，正义终于战胜了邪恶，杨格冒死毁掉了风眼发生器，使一场巨大的灾难得以避免。ue004 风暴过后，杨格在安德里亚的帮助下，以自己的亲身经历和掌握的秘密，揭露了罗伯斯一伙的罪行，当罗伯斯将要出庭作证时，突然又死于车祸。ue004 为了纪念布莱恩、普莱特等为了和平和正义而献出生命的科学家，杨格用收到的1000万美元的匿名资助兴建了一座“风暴研究中心”，并用好友布莱恩·纽迈亚博士的名字为该中心命名。

storm的读法英[stu0254u02d0m]，美[stu0254u02d0rm]。一、storm的释义。storm：n.暴风雨。v.起风暴；猛攻；暴怒；捣毁。二、词汇搭配。1、ride out a storm，安然渡过风暴。2、struggle against a storm，同暴风雨作斗争。3、weather out a storm，战胜暴风雨。4、bring a storm about one"s ears，引起强烈反对。三、常用搭配。1、take by storm使某人大为轰动。2、weather the storm渡过危机。3、storm about（v.+prep.）气愤地谈（某事）。4、storm at（v.+prep.）对…大发雷霆。含有storm的双语例句：1、In the storm I took shelter under the tree.暴风雨时，我正在树下躲避。2、A storm arose during the night.夜间起风暴了。3、The clouds threatened a big storm.乌云预示着暴风雨即将来临。4、Help was lacking at sea during the storm.起风暴时海上无处可求援。5、At that time he didn"t have the guns to storm the headquarters.那个时候他没有枪支去武力夺取司令部。6、He stormed about the house, breaking things.他在房子里暴跳如雷，乱摔东西。

storm 英[stu0254:m] 美[stu0254:rm] n. 暴风雨，暴风雪; [军] 猛攻，冲击; 骚乱; 动荡; vi. 起风暴，下暴雨; 猛冲; 暴怒; vt. 袭击，猛攻; 暴怒，怒骂; 大力迅速攻占; [例句]The worst of the storm is yet to come.最猛烈的暴风雨就要来了。[其他] 第三人称单数：storms 复数：storms 现在分词：storming过去式：stormed 过去分词：stormed 如有帮助请采纳，如对本题有疑问可追问，Good luck!

storm英 [stɔːm] 美 [stɔrm] n. 暴风雨；大动荡vi. 起风暴；横冲直撞；狂怒咆哮vt. 猛攻；怒骂n. (Storm)人名；(瑞典)斯托姆；(德)施托姆；(英、西、芬)斯托姆

n. 暴风雨；大动荡vt. 猛攻；怒骂vi. 起风暴；横冲直撞；狂怒咆哮n. (Storm)人名；(瑞典)斯托姆；(德)施托姆；(英、西、芬)斯托姆更多释义>>[网络短语]storm 风暴,暴风雨,雾灰dust storm 沙尘暴,尘暴,尘暴沙暴Storm warning 暴雨警告,风暴来临,风暴警报

英文单词，风暴的意思，同时还是游戏人物，日用品，播放软件，实时平台，歌曲等的名称storm英[stu0254u02d0m] 美[stu0254rm]n. 暴风雨；大动荡vi. 起风暴；横冲直撞；狂怒咆哮vt. 猛攻；怒骂风暴的英文名，是一个天体的大气的任何不稳定状态，尤其影响天体的表面，通常会带来恶劣天气。风暴可能伴随著强风、雷和闪电（例如雷暴）、强降水或随风在大气中移动的物质（例如沙尘暴、暴风雪和雹暴）。

1、storm英[stu0254u02d0m]美[stu0254u02d0rm]，n.暴风雨; 和风暴有关的恶劣天气; (群情迸发的)浪潮; 暴风雨般的声音，轰鸣;v.突袭; 攻占; 气呼呼地疾走; 闯; 冲; 怒吼; 大发雷霆。 2、[例句]How long do you think this storm will last?你看这暴风雨会持续多久？

1、n.暴风雨; 和风暴有关的恶劣天气; (群情迸发的)浪潮;v.突袭; 攻占; 气呼呼地疾走; 闯; 冲; 怒吼; 大发雷霆。 2、[例句]How long do you think this storm will last?你看这暴风雨会持续多久？

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Storm的适用场景：1）流数据处理Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

游戏人物风暴之灵RaijinThunderkeg英雄简称:(Storm):作为近卫军团在最黑暗的年代所召唤的圣灵，风暴之灵决定在一个卑微的元素使身上证明自己的价值。由于熊猫人自身的灵魂已经在沛不可当的纯粹的电子精华的冲击下被毁灭，加上圣灵又无法使用自己的身体，就干脆降临至这个元素使的身上。尽管被凡人的躯体所，风暴之灵仍然表现出极为强大的力量。通过以一种极为神秘的方式纵广阔而无穷无忌的力之本源，在近卫军团的敌人面前召唤出毁灭性的电子火花，碾碎所有敢于在他面前出现的敌人。日用品名概述Storm，是于90年代突然崛起，颇受年轻消费者追崇的，一个专注于时尚生活的品牌，主要产品集中在时尚腕表、珠宝首饰、箱包、雨伞以及香水等。她是由其创始人SteveSun于1989年创立。自诞生之日起，Storm就以独特的设计理念、优良的产品质量表现及年轻、积极、性感的品牌形象迅速吸引了一大批品牌簇拥者。Storm仅仅用了几年时间，就跻身伦敦时尚的前沿，迅速成为时尚腕表的领航者。每年，无论是优雅的社会名流、还是亲民的时尚一族，都对Storm的新品，特别是一些限量款和特别款，翘首企盼。连DavidBeckham、JustinTimberlake这样的巨星也是要在Storm的专门店前排队，Storm的限量版产品。发展历程发展历程与其他伟大的品牌一样，Storm的诞生也有其浪漫的历史。1985年，SteveSun发现当时的手表大都是黑、银色相间的刻度盘。价格便宜的手表都非常的单调，并且与昂贵的手表外观设计非常相似。Steve突然产生了一个想法，他想建立一个公司来生产人们能够买得起的有趣的手表。于是，Steve将彩色的刻度盘和其他革新性的细节引进到手表中来。因此，他成立了Sun99有限公司。1989年，Steve在一次飞机旅途中突然得到灵感，创立了Storm这个品牌。当时，所有的手表都是在珠宝店内销售。Steve则开始与品牌时尚店合作，并开始向他们手表。从此，将手表作为时尚的饰品进行销售。崇尚潮流的消费者会在不同的商店比较不同的手表，并且由于Storm强烈反叛传统腕表设计的独特风格、平易近人的价格，使得人们可以更多的手表，来配合不同的服饰、场合。随之而来的就是，Storm品牌的壮大，Storm的fans越来越多。作为一个时尚品牌，Storm逐渐开始向除手表外的其他产品领域进军，将更多的产品列入发展计划。如今，Storm产品类别已经涵盖了手表、太阳眼镜、箱包、皮夹、伞及香水等。通过其业务在全球地扩展，Storm目前已经迅速发展成为一个国际型的知名时尚品牌。播放软件暴风影音是暴风网际公司推出的一款视频播放器，该播放器兼容大多数的视频和音频格式。连续获得《电脑报》、《电脑迷》、《电脑爱好者》等权威IT专业媒体评选的消费者最喜爱的互联网软件荣誉以及编辑推荐的优秀互联网软件荣誉。实时平台Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循EclipsePublicLicense1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm0.8.0，基本是用Clojure写的。Storm为分布式实时计算了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm也可被用于“连续计算”（continuouscomputation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Storm的主工程师NathanMarz表示：Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。Storm的主要特点如下：简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用MQ作为其底层消息队列。本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。Storm集群由一个主节点和多个工作节点组成。主节点运行了一个名为“Nimbus”的守护进程，用于分配代、布置任务及故障检测。每个工作节点都运行了一个名为“Supervisor”的守护进程，用于监听工作，开始并终止工作进程。Nimbus和Supervisor都能快速失败，而且是无状态的，这样一来它们就变得十分健壮，两者的协调工作是由ApacheZooKeeper来完成的。Storm的术语包括Stream、Spout、Bolt、Task、Worker、StreamGrouping和Topology。Stream是被处理的数据。Sprout是数据源。Bolt处理数据。Task是运行于Spout或Bolt中的线程。Worker是运行这些线程的进程。StreamGrouping规定了Bolt接收什么东西作为输入数据。数据可以随机分配（术语为Shuffle），或者根据字段值分配（术语为Fields），或者广播（术语为All），或者总是发给一个Task（术语为Global），也可以不关心该数据（术语为None），或者由自定义逻辑来决定（术语为Direct）。Topology是由StreamGrouping连接起来的Spout和Bolt节点网络。在StormConcepts页面里对这些术语有更详细的描述。可以和Storm相提并论的系统有Esper、Streambase、HStreaming和YahooS4。其中和Storm最接近的就是S4。两者最大的区别在于Storm会保证消息得到处理。这些系统中有的拥有内建数据存储层，这是Storm所没有的，如果需要持久化，可以使用一个类似于Cassandra或Riak这样的外部数据库。入门的最佳途径是阅读GitHub上的官方《StormTutorial》。其中讨论了多种Storm概念和抽象，了范例代以便你可以运行一个StormTopology。开发过程中，可以用本地模式来运行Storm，这样就能在本地开发，在进程中测试Topology。一切就绪后，以远程模式运行Storm，提交用于在集群中运行的Topology。要运行Storm集群，你需要ApacheZookeeper、MQ、JZMQ、Java6和Python2.6.6。ZooKeeper用于管理集群中的不同组件，MQ是内部消息系统，JZMQ是MQ的JavaBinding。有个名为storm-deploy的子项目，可以在AWS上一键部署Storm集群。关于详细的步骤，可以阅读StormWiki上的《SettingupaStormcluster》。歌曲名称Mr.Storm作曲：Tom/MJ作词：Ronny编曲：Mr.监制：GaryTong/DavyChan/CYKong你发病了吃药了也没法按按脉搏似乱跳全身都发烧到最後也扑尽了信念却动摇你退席了缺席了叹结局似造谣放肆在叫笑着跳全场新闻对焦到散席了喊或笑讽刺是这结局难料谁在意真假玩弄这差价不再介意不想深究大义丢架别主宰我的身价你的眼泪我没法掉下暗角在拍照疑似与旧爱约会设计着斜线从眼角拉到脚尖有意或无意如冷箭射向背面谁在意真假玩弄这差价不再介意不想深究大义丢架别主宰我的身价你的笑话谁在意真假玩弄这差价不再介意不想深究大义丢架别主宰我的身价你的笑话谁自制真假玩弄这差价只当说笑倘被换掉虚假在摧毁你的身价你的笑话

storm和rainstorm的区别为：意思不同、用法不同、侧重点不同。一、意思不同1、storm：和风暴有关的恶劣天气，(群情迸发的)浪潮。2、rainstorm：暴风雨。二、用法不同1、storm：storm引申可作“强烈如暴(风)雨般的东西，(生活中的)风波”，如情感、声音等的猛烈爆发，常与of连用。storm的基本意思是“袭击”，指用武力攻取，包含一次攻击中所有的冲锋和激战，常常带有孤注一掷的感情色彩，竭尽全力避免失败和毁灭。2、rainstorm：基本意思是“风暴，暴风雨”，指由于大气翻动，特别是伴有雨、雪、雹等现象的大气的旋转运动而形成的风暴或暴风雨，是可数名词，有复数形式。三、侧重点不同1、storm：侧重于只是表示风暴，不一定有雨，也可以是沙暴。2、rainstorm：特指雨量大的暴风雨。

这里的快主要是指的时延。storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多；当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间；因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算（这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件），hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就算完了，然后写数据库假设也花了很少的时间，这样，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。而流式计算则是数据产生时，则有一个程序去一直监控日志的产生，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完之后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，在资源充足时可以在毫秒级别完成。当然，跑一个大文件的wordcount，本来就是一个批处理计算的模型，你非要把它放到storm上进行流式的处理，然后又非要让等所有已有数据处理完才让storm输出结果，这时候，你再把它和hadoop比较快慢，这时，其实比较的不是时延，而是比较的吞吐了。

一、介绍 storm提供了两种运行模式：本地模式和分布式模式。本地模式针对开发调试storm topologies非常有用。 Storm has two modes of operation: local mode and distributed mode. In local mode, Storm executes completely in process by simulating worker nodes with threads. Local mode is useful for testing and development of topologies 因为多数程序开发者都是使用windows系统进行程序开发，如果在本机不安装storm环境的情况下，开发、调试storm程序。如果你正在为此问题而烦恼，请使用本文提供的方法。 二、实施步骤 如何基于eclipse+maven调试storm程序，步骤如下： 1.搭建好开发环境（eclipse+maven,本人使用的是eclipse Kepler 与maven3.1.1） 2.创建maven项目，并修改pom.xml，内容如pom.xml（机器联网，下载所需的依赖jar） Github上的pom.xml,引入的依赖太多，有些不需要， 3. 编写storm程序，指定为本地模式运行。本文提供的程序是wordcount 重要的是LocalCluster cluster = new LocalCluster();这一句Config conf = new Config();conf.setDebug(true);conf.setNumWorkers(2);LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());Utils.sleep(10000);cluster.killTopology("test");cluster.shutdown();pom.xml文件<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>storm.starter</groupId> <artifactId>storm-starter</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <packaging>jar</packaging> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> </properties> <repositories> <repository> <id>github-releases</id> <url>http://oss.sonatype.org/content/repositories/github-releases/</url> </repository> <repository> <id>clojars.org</id> <url>http://clojars.org/repo</url> </repository> </repositories> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.11</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>storm</groupId> <artifactId>storm</artifactId> <version>0.9.0.1</version> <!-- keep storm out of the jar-with-dependencies --> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> <artifactId>commons-collections</artifactId> <version>3.2.1</version> </dependency> </dependencies></project>storm程序package storm.starter;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import storm.starter.spout.RandomSentenceSpout;import backtype.storm.Config;import backtype.storm.LocalCluster;import backtype.storm.StormSubmitter;import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Tuple;import backtype.storm.tuple.Values;/** * This topology demonstrates Storm"s stream groupings and multilang * capabilities. */public class WordCountTopology { public static class SplitSentence extends BaseBasicBolt { @Override public void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) { try { String msg = input.getString(0); System.out.println(msg + "-------------------"); if (msg != null) { String[] s = msg.split(" "); for (String string : s) { collector.emit(new Values(string)); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("word")); } } public static class WordCount extends BaseBasicBolt { Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>(); @Override public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) { String word = tuple.getString(0); Integer count = counts.get(word); if (count == null) count = 0; count++; counts.put(word, count); collector.emit(new Values(word, count)); } @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("word", "count")); } } public static void main(String[] args) throws Exception { TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5); builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping( "spout"); builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word")); Config conf = new Config(); conf.setDebug(true); if (args != null && args.length > 0) { conf.setNumWorkers(3); StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf, builder.createTopology()); } else { conf.setMaxTaskParallelism(3); LocalCluster cluster = new LocalCluster(); cluster.submitTopology("word-count", conf, builder.createTopology()); Thread.sleep(10000); cluster.shutdown(); } }}package storm.starter.spout;import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;import backtype.storm.task.TopologyContext;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Values;import backtype.storm.utils.Utils;import java.util.Map;import java.util.Random;public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout { SpoutOutputCollector _collector; Random _rand;@Override public void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) { _collector = collector; _rand = new Random(); } @Override public void nextTuple() { Utils.sleep(100); String[] sentences = new String[]{ "the cow jumped over the moon", "an apple a day keeps the doctor away", "four score and seven years ago", "snow white and the seven dwarfs", "i am at two with nature" }; String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)]; _collector.emit(new Values(sentence)); } @Override public void ack(Object id) { } @Override public void fail(Object id) { } @Override public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { declarer.declare(new Fields("word")); }}

storm和rainstorm的区别为：意思不同、用法不同、侧重点不同。一、意思不同1、storm：和风暴有关的恶劣天气，(群情迸发的)浪潮。2、rainstorm：暴风雨。二、用法不同1、storm：storm引申可作“强烈如暴(风)雨般的东西，(生活中的)风波”，如情感、声音等的猛烈爆发，常与of连用。storm的基本意思是“袭击”，指用武力攻取，包含一次攻击中所有的冲锋和激战，常常带有孤注一掷的感情色彩，竭尽全力避免失败和毁灭。2、rainstorm：基本意思是“风暴，暴风雨”，指由于大气翻动，特别是伴有雨、雪、雹等现象的大气的旋转运动而形成的风暴或暴风雨，是可数名词，有复数形式。三、侧重点不同1、storm：侧重于只是表示风暴，不一定有雨，也可以是沙暴。2、rainstorm：特指雨量大的暴风雨。

是。storm暴风雨，和风暴有关的恶劣天气，暴风雨般的声音，是可数名词。

做暴风雨意思的时候是可数名词。Storm是不可数名词，但是它在做暴风雨意思的时候是可数名词，是可以加s的。名词（英语：noun，缩写n.），是词类的一种，属于实词。它表示人、事、物、地点或抽象概念的统一名称。它分为专有名词和普通名词。在英语中，名词的格有3种：主格、宾格、所有格。

Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式的计算框架,一旦运行起来,除非你将它杀掉,否则它一直处理计算或等待计算的状态.Spark和hadoop都做不到.当然它们各自都有其应用场景,各有各的优势.可以配合使用.下面我转一份别人的资料,讲的很清楚.Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。Storm的适用场景：1）流数据处理Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。SparkSpark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。Spark的适用场景：1）多次操作特定数据集的应用场合Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。2）粗粒度更新状态的应用由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。Hadoop是实现了MapReduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中，所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。Hadoop的适用场景：1）海量数据的离线分析处理2）大规模Web信息搜索3）数据密集型并行计算简单来说：Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景Storm适合于实时流数据处理，实时性方面做得极好Spark是内存分布式计算框架，试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架，但是Spark已经做得很不错了，批处理方面性能优于Map-Reduce，但是流处理目前还是弱于Storm，产品仍在改进之中

名称：Storm（风暴）作品：《真ゲッターロボ対ネオゲッターロボ（真盖塔VS新盖塔）》演唱：水木一郎、影山ヒロノブ 楷宝编辑穏やか海が　 爆音でうずまく炎が上がる黒烟の空で　死神がほほえむ大地が割れる叫びまどう人々の中をかきわけ俺は急ぐ迫り来る敌へ　走る！！热き怒りの岚を抱いて戦うために　飞び出せ　ゲッター！明日の希望を取り戻そうぜ强く今を生まれる人间の腕に星のない夜の　静寂を引き裂き闪光が走る吹き上がるマグマ　时空さえ歪めて世界が燃える怯えまどう人々の命この手で救うために许せない敌を　倒せ！！燃ゆる命の岚を胸に戦うときだ　叫ぶぜ　ゲッター！梦と平和を夺いかえすぜたったひとつきりの青い星に（ゲッタァーーッ、チェイーーーンジ！！）(Ride Now!)热き怒りの岚を抱いて戦うために　飞び出せ　ゲッター！明日の希望を取り戻そうぜ强く今を生まれる人间の腕に赤き血潮が激しくうねる正义の疾风が　荒れるぜ　ゲッター！俺の岚が巻き起こるとき悪の炎なんてすべて消すさhttp://music.baidu.com/song/14454157

n.[C] 1. 暴风雨 The ship had no sooner dropped anchor than a storm broke. 船刚下锚暴风雨就来了。 2. (政治 社会等方面的)风暴 大动荡 3. (感情的)爆发 激动[(+of)] 4. (暴风雨般的)发作[(+of)] A storm of applause rose from the audience. 观众一阵喝采。 5. 【军】强击 猛攻 vt. 1. 猛攻;袭取;狠狠抨击 The enemy troops stormed the castle. 敌军对城堡发动猛攻。 vi. 1. 起风暴;下暴雨 It stormed all day yesterday. 昨天整日刮风下雨。 2. 横冲直撞 猛冲[Q] He stormed out of the room in a rage. 他怒气冲冲地冲出房间。 3. 暴怒;怒骂[(+at)] She stormed at her son for talking back. 她因儿子顶嘴而对他大发脾气。 4. 强击 猛攻 storm 是暴风雨

这些够不够？1. She was born in the middle of a rain storm. 她出生在一场暴风雨中。 2. The worst of the storm is yet to come. 最猛烈的暴风雨就要来了。3. Kenya"s long distance runners have taken the athletics world by storm. 肯尼亚的长跑运动员在田径界获得了巨大成功。 4. The bowlers at the eye of the storm were nowhere in evidence. 处于风口浪尖的那些投手不见了踪影。 5. His speech was greeted with a storm of applause. 人们对他的演讲报以雷鸣般的掌声。 6. We"d seen the storm brewing when we were out in the boat. 我们在外面划船的时候就发现风暴将至。 7. A storm has made roads treacherous and knocked out power. 一场暴风雨致使公路隐患重重且电力瘫痪。 8. The rebel soldiers tried repeatedly to storm the building. 叛军屡次尝试强攻这座建筑。 9. The ruling party think they can ride out the political storm. 执政党认为他们可以安然度过这场政治风暴。 10. Barry Humphries"s alter ego Dame Edna has taken the US by storm. 巴里·汉弗莱斯凭借埃德娜夫人一角轰动全美。

storm:风暴snowstorm:暴风雪thunderstorm:伴有雷声的风暴rain heavily:大雨，暴雨pour:特大暴雨，瓢泼大雨

一、介绍 storm提供了两种运行模式：本地模式和分布式模式。本地模式针对开发调试storm topologies非常有用。Storm has two modes of operation: local mode and distributed mode. In local mode, Storm executes completely in process by simulating worker nodes with threads. Local mode is useful for testing and development of topologies因为多数程序开发者都是使用windows系统进行程序开发，如果在本机不安装storm环境的情况下，开发、调试storm程序。如果你正在为此问题而烦恼，请使用本文提供的方法。二、实施步骤如何基于eclipse+maven调试storm程序，步骤如下：1.搭建好开发环境（eclipse+maven,本人使用的是eclipse Kepler 与maven3.1.1）2.创建maven项目，并修改pom.xml，内容如pom.xml（机器联网，下载所需的依赖jar）Github上的pom.xml,引入的依赖太多，有些不需要，3. 编写storm程序，指定为本地模式运行。本文提供的程序是wordcount重要的是LocalCluster cluster = new LocalCluster();这一句Config conf = new Config();conf.setDebug(true);conf.setNumWorkers(2);LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("test", conf, builder.createTopology());Utils.sleep(10000);cluster.killTopology("test");cluster.shutdown();pom.xml文件<project xmlns="" xmlns:xsi=""xsi:schemaLocation=" ">4.0.0storm.starterstorm-starter0.0.1-SNAPSHOTjarUTF-8github-releasesclojars.orgjunitjunit4.11teststormstorm0.9.0.1providedcommons-collectionscommons-collections3.2.1storm程序package storm.starter;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import storm.starter.spout.RandomSentenceSpout;import backtype.storm.Config;import backtype.storm.LocalCluster;import backtype.storm.StormSubmitter;import backtype.storm.topology.BasicOutputCollector;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.TopologyBuilder;import backtype.storm.topology.base.BaseBasicBolt;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Tuple;import backtype.storm.tuple.Values;/*** This topology demonstrates Storm"s stream groupings and multilang* capabilities.*/public class WordCountTopology {public static class SplitSentence extends BaseBasicBolt {@Overridepublic void execute(Tuple input, BasicOutputCollector collector) {try {String msg = input.getString(0);System.out.println(msg + "-------------------");if (msg != null) {String[] s = msg.split(" ");for (String string : s) {collector.emit(new Values(string));}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));}}public static class WordCount extends BaseBasicBolt {Map counts = new HashMap();@Overridepublic void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {String word = tuple.getString(0);Integer count = counts.get(word);if (count == null)count = 0;count++;counts.put(word, count);collector.emit(new Values(word, count));}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word", "count"));}}public static void main(String[] args) throws Exception {TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);builder.setBolt("split", new SplitSentence(), 8).shuffleGrouping("spout");builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split",new Fields("word"));Config conf = new Config();conf.setDebug(true);if (args != null && args.length > 0) {conf.setNumWorkers(3);StormSubmitter.submitTopology(args[0], conf,builder.createTopology());} else {conf.setMaxTaskParallelism(3);LocalCluster cluster = new LocalCluster();cluster.submitTopology("word-count", conf, builder.createTopology());Thread.sleep(10000);cluster.shutdown();}}}package storm.starter.spout;import backtype.storm.spout.SpoutOutputCollector;import backtype.storm.task.TopologyContext;import backtype.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;import backtype.storm.topology.base.BaseRichSpout;import backtype.storm.tuple.Fields;import backtype.storm.tuple.Values;import backtype.storm.utils.Utils;import java.util.Map;import java.util.Random;public class RandomSentenceSpout extends BaseRichSpout {SpoutOutputCollector _collector;Random _rand;@Overridepublic void open(Map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) {_collector = collector;_rand = new Random();}@Overridepublic void nextTuple() {Utils.sleep(100);String[] sentences = new String[]{ "the cow jumped over the moon", "an apple a day keeps the doctor away","four score and seven years ago", "snow white and the seven dwarfs", "i am at two with nature" };String sentence = sentences[_rand.nextInt(sentences.length)];_collector.emit(new Values(sentence));}@Overridepublic void ack(Object id) {}@Overridepublic void fail(Object id) {}@Overridepublic void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {declarer.declare(new Fields("word"));}}

whenyouareinvolvedinthelifestorm,justfocusonthebrighteststaryouseek,thenyoucanfindyourway.当你身处人生的风暴中的时候，专注于你一直追寻的启明星，然后你可以明确自己的定位。Lifeisastorm.Afterastorm,thereisgreen.生活是一场风暴，但风雨过后，便是绿色的生机。

storm是名词，storms复数或第三人称单数，希望对你帮助

Storm - [舞-乙HiME OVA OP]作词：梶浦由记作曲：梶浦由记编曲：梶浦由记歌：ニナu30fbウォン(小清水亜美) Shizukani futari wo tsuzundeitakireina ugokanai jikan karahane wo hiroge tobitatsu tokigamou soba ni kiterunomidori no yoru no nakayori sotteuguchina nagusame wo kureta karadonna toki mo sono nukumori wo dakishimete yukeruyume no sumu kono basho wo mamoritai zuttokaze no oto unmei no uta ga hibiitetomoshibi wo teni totte fuyu sora woterasu mune no hoshi wo tadashinjitesora wo yuku tori tachi no kawasu nakigoekurete yuku sogen ni hibiiteru yoyasuragi no daiichi he to kaeru tamesaigo no kaze wo koete yukuhitai ni chiri chiri to yuunagi gaarashi no yokan wo hakondekuruanata ni fuku kaze no subete wouketomete agetaiyasashii jikan dake de iinoniinochi wa setsunasa wo kureru no nefutari de ita yorokobi dake wodakishimete yuku waai no sumu kono basho wo mamoritai zuttokarada goto unmei ni yakarete mo iitomoshibi wo teni totte fuyu sora woterasu mune no hoshi wo tada shinjitesora wo yuku tori tachi no kawasu nakigoekurete yuku sogen ni hibiiteru yoarashi wo koete tayori tsuku basho wakitto anata no mune no nakakaeru wa

世界创意手表领域第一品牌。根据查询storm品牌官网可知，STORM是英国手表潮牌，世界创意手表领域第一品牌，款式设计的比较另类，是一个相对比较小众的品牌。

暴风雨的用英语怎么说 暴风雨的 [释义] stormy; dusting; rough; dirty; [网络] tempestuous; [例句]我们的船在暴风雨的海面上颠簸。Our ship was tossed about on the stormy sea. 暴风雨用英语怎么说 rain strom “简单的暴风雨”用英文怎么说？ “简单的暴风雨” Simple storm" “简单的暴风雨” Simple storm" 暴风雨的英语翻译 暴风雨 天空刚开还是阳关照耀,现在却有暴风雨。天空就是这样风云突变，变幻莫测。生活也是这样，时好时坏谁都无从知道。 暴风雨我们谁都躲不掉，既然躲不掉为何不勇敢的向暴风雨战斗呢？乌云是遮不住太阳的，是的，遮不住的！暴风雨——如果你胆怯，他会把你压的出不了气，面对坚强勇敢的人，他却不堪一击。什么困难我们都要勇敢的面对，不面对他，困难将会越来越多，越来越大，只有战胜他，我们才会变的强大，一次次的暴风雨过后总会出现彩虹。突变的暴风雨，面对他我们可以随时应战，我们像勇敢，自信的海燕，面对暴风雨是那样乐观，最终他是胜利的预言家，我们也可以，那时我们九可以大声地说：“让暴风雨来的更猛烈些吧！” 乌云是遮不住太阳的，是的，遮不住的。暴风雨是可以战胜的，是的，可以的。 The stormThe sky just opened or sunlight shine on, now have a storm. The sky is so fast-changing and unpredictable. Life is such a good bad who did not know.The storm we who are hiding away, since myheart didn"t fall why not brave battle to the storm? Dark clouds is can"t hide the sun, yes, can"t hide! The storm -- if you fear, he will take you out of pressure gas, in the face of strong and courageous man, but he beatable. What difficulty we should have the courage to face, not facing him, and the difficulties will be growing, is more and more big, the only victory over him, and we will bee strong, and again after the storm there is always a rainbow. The storm to face his mutations we can call battle, we like brave, confident haiyan, facing the storm is so optimistic, finally he is victory of prophet, we can also, when we nine can loudly say: "let the storm e more fiercely!"Dark clouds is can"t hide the sun, yes, can"t hide. The storm is can overe, yes, you may. 这样可以么？ 昨天下了一场暴风雨用英语怎么翻译 there was a storm last night 今天下午有一场暴风雨用英文怎么说 There was a storm this afternoon (已发生) There will be a storm this afternoon （将发生） “暴雨”的英语怎么说 “暴雨”的英语怎么说 是storm storm 英[stu0254:m] 美[stu0254:rm] n. 暴风雨，暴风雪; [军] 猛攻，冲击; 骚乱; 动荡; vi. 起风暴，下暴雨; 猛冲; 暴怒; vt. 袭击，猛攻; 暴怒，怒骂; 大力迅速攻占; [例句]The photos caused a storm when they were first published 照片最初刊登出来时曾引起了一片公愤。 用英语翻译这篇短文（暴风雨这篇） 我在晚上飞往伦敦，突然，一阵暴风雨来袭，飞机开始颠簸。 当我看向周围，发现所有的乘客都很担忧和恐慌。未来似乎变得很糟了，很多人也在怀疑自己能否度过这场暴风雨。 后来，我看见了一个小女孩，好像这场暴风雨对她来说什么也算不上，她坐在她的座位上读著书。有时还会闭上眼睛小憩一会，然后她就接着读书，眼神里没有一丝恐惧。在别人恐惧死亡的时候她完全没有一点紧张，我简直不能相信我的眼睛。 当飞机最终到达纽约时，毫无意外，所有的乘客都快速的往出走。我停下来跟那个小女孩聊天，我问她为什么不害怕， 那个女孩说：“我爸爸是飞行员，他正在带我回家。”