Storm框架的主要特点包括：
分布式实时计算：Storm是一个分布式、可扩展、容错的实时计算框架，能够处理大规模的数据流并实时生成结果。
容错性：Storm具有高度的容错性，能够自动处理故障和失败，并在必要时重新分配任务。
可靠性：Storm确保数据的可靠处理和传递，使用了可靠性消息传递机制来保证数据的完整性和可靠性。
高性能：Storm通过将计算任务分布到多个节点上并行处理来提供高性能，可以处理大规模的数据流并实时生成结果。
实时性：Storm能够实时处理数据流，并在毫秒级别内生成结果，适用于需要实时响应和实时决策的应用场景。
灵活性：Storm提供了丰富的数据处理和操作接口，可以根据具体需求进行灵活的数据处理和操作。
易用性：Storm提供了简单易用的API和开发工具，使开发人员能够快速上手并开发高效的实时应用。
可扩展性：Storm具有良好的可扩展性，可以通过增加节点来扩展计算能力，并支持动态添加和移除节点。
支持多种数据源和数据类型：Storm支持从多种数据源获取数据，包括消息队列、数据库、日志文件等，同时支持多种数据类型的处理，包括结构化数据和非结构化数据。
社区活跃：Storm拥有活跃的开源社区，提供了丰富的文档、教程和示例代码，方便开发人员学习和使用。
