物联网大数据处理中常用的一种实时计算框架是

物联网（IoT）大数据处理中常用的一种实时计算框架是Apache Storm。Storm是一个开源的分布式流处理系统，它允许用户在多个节点上并行处理数据流。Storm的主要特点是其高度可扩展性、容错性和易于使用。

Storm的核心组件包括：

1. 拓扑（Topology）：Storm拓扑是一组定义了如何将数据流分发到各个节点上的规则。这些规则可以基于时间戳、地理位置或其他条件进行过滤和聚合。

2. 任务（Task）：Storm任务是一个简单的函数，它负责处理一个数据流。每个任务都有一个唯一的ID，用于标识不同的数据流。

3. 分区（Partition）：Storm将数据流划分为多个分区，每个分区包含一定数量的数据元素。分区的目的是提高数据处理的效率，因为同一个分区内的数据元素可以在同一台机器上进行处理。

4. 执行器（Executor）：执行器是Storm中的一个关键组件，它负责启动和管理任务。执行器通过与拓扑交互，将任务分配给相应的节点，并监控任务的运行状态。

5. 调度器（Scheduler）：调度器负责将任务分配给执行器，并根据拓扑的规则将任务分发到不同的节点上。调度器还负责处理任务的故障恢复和资源管理。

6. 网络通信（Networking）：Storm使用TCP/IP协议在网络上传输数据。网络通信模块负责处理网络通信相关的细节，如数据包的发送和接收、连接的管理等。

7. 消息队列（Message Queuing）：Storm使用Kafka作为消息队列，用于存储和传递数据流。消息队列模块负责管理消息的存储和检索，以及与其他组件的通信。

8. 持久化（Persistence）：Storm使用Hadoop HDFS作为数据存储。持久化模块负责将处理后的数据保存到HDFS中，以便后续分析和查询。

9. 日志（Logging）：Storm使用Elasticsearch作为日志存储和检索服务。日志模块负责收集和存储任务的日志信息，以便开发人员分析和调试。

10. 配置（Configuration）：Storm提供了一系列配置文件，用于设置拓扑的规则、任务的配置等。这些配置文件可以根据实际需求进行调整和优化。

Storm的优点包括：

1. 高可扩展性：Storm可以轻松地扩展到数百个节点，处理大规模的数据流。

2. 容错性：Storm具有强大的容错机制，即使部分节点出现故障，整个拓扑仍然可以正常运行。

3. 易于使用：Storm提供了丰富的API和工具，使得开发者可以快速构建和部署实时计算应用。

4. 灵活的数据流处理：Storm支持多种数据流处理模式，如批处理、流处理和事件驱动等。

总之，Apache Storm是一种适用于物联网大数据处理的实时计算框架，它具有高度可扩展性、容错性和易于使用的特点。通过合理设计拓扑、任务和分区，可以实现对大规模物联网数据的高效处理和分析。