Storm采用了并行计算的方式来处理数据流的并发性。具体来说，Storm将数据流分为多个任务（bolts）并行处理，每个任务都可以在不同的线程中运行。每个任务都会从输入数据中接收数据并进行处理，然后将处理结果发送给下一个任务。这种并行计算的方式可以有效地利用多核处理器和集群资源，从而提高数据处理的效率和速度。
另外，Storm还支持水平扩展和动态伸缩，可以根据实际的数据流量和负载情况动态地增加或减少计算节点，从而适应不同规模的数据处理需求。同时，Storm还提供了可靠性保证和容错机制，确保数据流处理的稳定性和一致性。通过这些方式，Storm能够有效地处理大规模数据流，并发性能非常强大。
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在Apache Storm中定义拓扑是通过编写Java代码来实现的。以下是一个简单示例：
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluste...
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