大数据Storm的特点包括以下几个方面：
实时流处理：Storm是一个实时流处理系统，能够处理连续流数据并进行实时计算和分析。它能够快速地处理大量数据，并在数据流中实时进行操作和传递。
可扩展性：Storm具有高度可扩展性，可以在分布式环境中运行，并可根据需求动态扩展集群规模。它采用多节点并行计算，能够处理各种规模的数据。
容错性：Storm具有强大的容错机制，能够在节点故障或数据丢失的情况下保证数据的完整性和计算的准确性。它通过备份和重复计算等技术来保证数据的可靠性和一致性。
数据流处理：Storm支持对数据流进行连续处理，能够实时地对数据进行过滤、转换、聚合、计算等操作。它能够处理多个数据源的数据流，并能够实时地进行数据分析和决策。
灵活性：Storm提供了灵活的编程模型和接口，可以通过编写自定义的处理逻辑来实现各种复杂的数据处理和分析任务。它支持多种编程语言和开发框架，便于开发人员进行定制化的开发和扩展。
总的来说，大数据Storm具有实时流处理、可扩展性、容错性、数据流处理和灵活性等特点，能够帮助用户对大规模数据进行实时处理和分析，提供高效、可靠的大数据计算和决策支持。
