实时数据流处理利器：Apache Storm 在大数据中的应用
引言
在如今的数据驱动时代，企业和开发者们面临的一个核心挑战是如何高效处理实时数据流。传统的批处理框架（如 Hadoop）在面对海量数据时表现优秀，但其高延迟的缺点使其难以满足实时场景的需求。
这时，Apache Storm 作为一个低延迟、高吞吐、分布式的流式处理框架，成为了实时数据分析、日志监控、欺诈检测等场景的理想选择。今天，我们就来深入探讨 Apache Storm 的核心概念、应用场景，并通过代码示例演示如何使用 Python 编写 Storm 任务处理数据流。
1. Apache Storm 的核心概念
Apache Storm 以**拓扑（Topology）为核心架构，数据在其中以流（Stream）**的形式流动。拓扑的主要组成部分包括：
- Spout（数据源）：负责从外部系统ÿ
