Storm: 1.列举几个常见的流计算框架。 2.试述流数据的特点。 3.试列举几种Stream Groupings 的方式。

好的，针对你的问题，我来逐一回答：

1. 常见的流计算框架包括：

- Apache Storm：分布式实时计算系统，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。
- Apache Flink：分布式流处理框架，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理，并提供批处理和流处理的统一 API。
- Apache Kafka Streams：分布式流处理框架，基于 Kafka 平台，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。
- Apache Spark Streaming：流处理框架，基于 Spark 平台，支持高吞吐量和低延迟的数据流处理。

2. 流数据的特点包括：

- 数据无限：流数据是源源不断地产生的，没有终点。
- 数据实时：流数据是实时生成的，需要实时处理。
- 数据不可重复：流数据只能被处理一次，不能像批处理数据一样反复处理。
- 数据不可控：流数据的数量和速度是不可控的，需要动态调整处理能力。

3. Stream Groupings 是 Storm 中用于对流数据进行分组的方式，常见的 Stream Groupings 包括：

- Shuffle Grouping：随机分组，将数据随机分配给下游 Bolt。
- Fields Grouping：按字段分组，将具有相同字段值的数据分配给同一下游 Bolt。
- All Grouping：所有数据都分配给所有下游 Bolt。
- Global Grouping：所有数据都分配给一个下游 Bolt。
- None Grouping：不进行分组，将数据平均分配给下游 Bolt。