说说storm使用要注意哪些点。

Storm是一个开源的分布式实时计算系统，被广泛应用于大数据处理、实时分析等领域，在使用Storm时，需要注意以下几个关键点：

1. 拓扑结构设计：Storm采用拓扑结构来定义数据处理流程，包括Spouts（数据源）和Bolts（数据处理单元），在设计拓扑结构时，需要考虑数据流的顺序、并发度、容错性等因素，以确保系统的稳定性和性能。

2. 消息传输机制：Storm使用Tuple（元组）作为数据传输的基本单位，Tuple中包含数据和元数据，在设计消息传输机制时，需要考虑数据的序列化和反序列化方式，以及消息的可靠性和传输延迟等因素。

3. 并行度控制：Storm支持多线程并发处理，可以通过设置并行度来提高系统的吞吐量，在设置并行度时，需要综合考虑系统的资源利用率、任务的复杂性和数据的分布情况等因素，以达到最佳的性能。

4. 故障处理机制：Storm提供了容错机制，可以自动处理节点故障和任务失败等情况，在设计故障处理机制时，需要考虑数据的持久化和重试策略，以确保数据的完整性和可靠性。

5. 监控与调优：Storm提供了丰富的监控工具和调优手段，可以通过监控指标来评估系统的性能和健康状况，并根据需要进行调优，在监控与调优过程中，需要关注系统的吞吐量、延迟、资源利用率等指标，并根据实际情况进行优化。

6. 安全性考虑：Storm是一个分布式系统，需要考虑数据的安全性和隐私保护，在设计和部署Storm应用时，需要采取相应的安全措施，如身份认证、访问控制、数据加密等，以保护数据的安全和隐私。

7. 集群管理：Storm支持集群部署，可以通过增加节点来扩展系统的容量和处理能力，在集群管理过程中，需要考虑节点的配置和管理，以及任务的分配和调度等因素，以确保系统的高可用性和可扩展性。

8. 资源管理：Storm是一个资源密集型系统，需要合理管理和利用系统资源，在资源管理过程中，需要考虑CPU、内存、磁盘等资源的分配和调度，以及任务的优先级和负载均衡等因素，以提高系统的性能和效率。

9. 数据清洗与转换：Storm提供了强大的数据处理能力，可以对数据进行清洗、转换和聚合等操作，在设计数据处理流程时，需要考虑数据的特点和需求，选择合适的数据处理算法和工具，以提高数据的质量和价值。

10. 日志与调试：Storm提供了详细的日志信息和调试功能，可以帮助开发人员定位和解决问题，在使用Storm时，需要关注日志信息的输出和分析，以及调试工具的使用，以提高开发和维护的效率。