sparkstreaming与storm对比
问题描述：sparkstreaming与storm对比
推荐答案 本回答由问问达人推荐
小锋
2023-08-17Spark Streaming和Storm都是用于实时数据处理的开源框架，但它们在一些关键方面有所不同。
Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，它提供了高级别的API和丰富的功能，可以实现高吞吐量的流式数据处理。它使用微批处理模型，将实时数据流切分成一系列小批次进行处理。这样可以在保持低延迟的同时实现高效的数据处理和容错机制。Spark Streaming支持广泛的数据源和数据转换操作，并提供了丰富的机器学习和图计算库。
Storm是一个分布式实时计算系统，旨在处理高速流式数据。它采用事件驱动的模型，将数据流分解为无界的元组(tuples)，并以流水线的方式进行处理。Storm提供了可靠性、容错性和实时性方面的保证，可以处理实时数据流的高吞吐量，并支持分布式数据处理和可扩展性。
以下是Spark Streaming和Storm的一些主要区别：
1.计算模型：Spark Streaming使用微批处理模型，将数据流切分为小批次进行处理，可以在较高的吞吐量和较低的延迟之间进行权衡。而Storm使用事件驱动模型，以元组为单位进行处理，实时性更高，但可能产生更多的开销。
2.容错机制：Spark Streaming提供了端到端的容错性，通过将数据和状态进行复制来实现，从而保证了高可靠性。而Storm则依赖于消息确认和可靠性调度器来保证数据处理的完整性和一致性。
3.编程模型：Spark Streaming使用Spark的编程模型，可以直接在流处理应用程序中使用Spark的丰富API和函数式编程风格。而Storm使用自定义的拓扑和融合函数来实现数据处理，编程模型相对较低级。
4.开发和部署：Spark Streaming可以与Spark Core和其他Spark组件无缝集成，大大简化了开发和部署的复杂性。Storm则需要独立的集群来运行，并且需要编写专门的拓扑图来定义数据处理流程。
选择使用Spark Streaming还是Storm取决于具体的需求和场景。如果对于低延迟的实时性要求不是非常严格，同时需要丰富的数据处理功能和机器学习库，那么Spark Streaming是一个不错的选择。如果对于实时性要求非常高且希望有更底层的控制和定制能力，那么Storm可能更适合。最佳选择也可能取决于已有的技术栈、团队的熟练程度以及可伸缩性和性能需求等因素。
