Storm与Spark Streaming比较

前言spark与hadoop的比较我就不多说了，除了对硬件的要求稍高，spark应该是完胜hadoop（Map/Reduce）的。storm与spark都可以用于流计算，但storm对应的场景是毫秒级的统计与计算，而spark（stream）对应的是秒级的。这是主要的差别。一般很少有对实时要求那么高的场景（哪怕是在电信领域），如果统计与计算的周期是秒级的话，spark的性能是要优于storm的。

Storm风暴和Spark Streaming火花流都是分布式流处理的开源框架。这里将它们进行比较并指出它们的重要的区别。

处理模型,延迟虽然这两个框架都提供可扩展性和容错性,它们根本的区别在于他们的处理模型。而Storm处理的是每次传入的一个事件，而Spark
Streaming是处理某个时间段窗口内的事件流。因此,Storm处理一个事件可以达到秒内的延迟，而Spark
Streaming则有几秒钟的延迟。

容错、数据保证在容错数据保证方面的权衡是，Spark
Streaming提供了更好的支持容错状态计算。在Storm中,每个单独的记录当它通过系统时必须被跟踪，所以Storm能够至少保证每个记录将被处
理一次，但是在从错误中恢复过来时候允许出现重复记录。这意味着可变状态可能不正确地被更新两次。

另一方面，Spark
Streaming只需要在批级别进行跟踪处理，因此可以有效地保证每个mini-batch将完全被处理一次，即便一个节点发生故障。(实际
上,Storm的 Trident library库也提供了完全一次处理。但是,它依赖于事务更新状态,这比较慢,通常必须由用户实现。)

简而言之,如果你需要秒内的延迟，Storm是一个不错的选择，而且没有数据丢失。如果你需要有状态的计算，而且要完全保证每个事件只被处理一
次，Spark Streaming则更好。Spark
Streaming编程逻辑也可能更容易，因为它类似于批处理程序(Hadoop)，特别是在你使用批次(尽管是很小的)时。

实现,编程apiStorm初次是由Clojure实现，而 Spark Streaming是使用Scala.
如果你想看看代码还是让自己的定制时需要注意的地方，这样以便发现每个系统是如何工作的。Storm是由BackType和Twitter开发;
Spark Streaming是在加州大学伯克利分校开发的。

Storm 有一个Java API, 也支持其他语言，而Spark Streaming是以Scala编程，当然也支持Java

Spark Streaming一个好的特性是其运行在Spark上. 这样你能够你编写批处理的同样代码，这就不需要编写单独的代码来处理实时流数据和历史数据。

产品支持Storm已经发布几年了，在Twitter从2011年运行至今，同时也有其他公司使用，而Spark Streaming是一个新的项目，它从2013年在Sharethrough有一个项目运行。

Hadoop支持Storm是一个 Hortonworks Hadoop数据平台上的流解决方案，而Spark Streaming有 MapR的版本还有Cloudera的企业数据平台，Databricks也提供Spark支持。

集群管理集成尽管两个系统都运行在它们自己的集群上，Storm也能运行在Mesos, 而Spark Streaming能运行在YARN 和 Mesos上。