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處理大規模數據流時，Storm可以通過以下方法來避免性能瓶頸：
并行化處理：Storm可以通過在集群中啟動多個worker實例來實現并行處理。這樣可以讓多個任務同時運行，提高處理能力。
拓撲優化：對拓撲進行優化，減少不必要的計算和數據傳輸，提高整體性能。
增加資源：可以通過增加集群中的計算資源，例如增加節點數或者增加每個節點的內存和CPU等資源，來提升處理速度。
數據壓縮：對數據進行壓縮可以減少數據傳輸的開銷，提高處理效率。
數據分區：合理地將數據進行分區可以減少數據傳輸的開銷，并且使得數據處理更加高效。
實時調優：實時監控拓撲的性能，及時調整參數和配置，優化性能。
通過以上方法，可以有效地避免性能瓶頸，提高Storm處理大規模數據流的效率。
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