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Storm为了保证每条数据成功被处理,实现至少一次语义，通过Storm的ACK机制可以对spout产生的每一个tuple进行跟踪;tuple处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有子Tuple都被成功处理, 由每一个处理bolt通过OutputCollector的方法ack(tuple)来告知storm当前bolt处理成功，最终调用spout的ack方法；处理失败是指这个Tu

因特殊业务场景，如大促、秒杀活动与突发热点事情等业务流量在短时间内剧增，形成巨大的流量毛刺，数据流入的速度远高于数据处理的速度，对流处理系统构成巨大的负载压力，如果不能正确处理，可能导致集群资源耗尽最终集群崩溃，因此有效的反压机制(backpressure)对保障流处理系统的稳定至关重要。Storm和Spark Streaming都提供了反压机制，实现各不相同对于开启了acker机制的

翻译：http://www.slideshare.net/ptgoetz/apache-storm-vs-spark-streamingStorm是一个流处理框架同时能做批处理(Trident)Spark是一个批处理框架同时能做微批处理(Spark Streaming)Apache Storm二套流处理API：Storm内核(Spouts和Bolts).每次一条

storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。Apache Storm在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（