云計算大數(shù)據(jù)：spark與storm比對與選型

大數(shù)據(jù)實時處理平臺市場上產(chǎn)品眾多，本文著重討論spark與storm的比對，最后結(jié)合適用場景進行選型。

一、spark與storm的比較

二、Spark Streaming與Storm的應(yīng)用場景

適用Storm的場景：

1、需要純實時，不能忍受1秒以上延遲的場景下使用，比如實時金融系統(tǒng)，要求純實時進行金融交易和分析；

2、對于實時計算的功能中，要求可靠的事務(wù)機制和可靠性機制，即數(shù)據(jù)的處理完全精準，一條也不能多，一條也不能少，也可以考慮使用Storm；

3、若還需要針對高峰低峰時間段，動態(tài)調(diào)整實時計算程序的并行度，以最大限度利用集群資源(通常是在小型公司，集群資源緊張的情況)，也可以考慮用Storm；

4、如果一個大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，它就是純粹的實時計算，不需要在中間執(zhí)行SQL交互式查詢、復(fù)雜的transformation算子等，那么用Storm是比較好的選擇。

適用Spark Streaming的場景：

1、如果對上述適用于Storm的三點，一條都不滿足的實時場景，即：不要求純實時，不要求強大可靠的事務(wù)機制，不要求動態(tài)調(diào)整并行度，那么可以考慮使用Spark Streaming；

2、考慮使用Spark Streaming最主要的一個因素，應(yīng)該是針對整個項目進行宏觀的考慮，即：如果一個項目除了實時計算之外，還包括了離線批處理、交互式查詢等業(yè)務(wù)功能，而且實時計算中，可能還會牽扯到高延遲批處理、交互式查詢等功能，那么就應(yīng)該首選Spark生態(tài)，用Spark Core開發(fā)離線批處理，用Spark SQL開發(fā)交互式查詢，用Spark Streaming開發(fā)實時計算，三者可以無縫整合，給系統(tǒng)提供非常高的可擴展性 Spark Streaming與Storm的優(yōu)劣分析事實上，Spark Streaming絕對談不上比Storm優(yōu)秀；

總之，這兩個框架在實時計算領(lǐng)域都很優(yōu)秀，只是擅長的細分場景并不相同。Spark Streaming僅僅在吞吐量上比Storm要優(yōu)秀，而吞吐量這一點，也是歷來挺Spark Streaming貶Storm的人著重強調(diào)的。但是問題是，是不是在所有的實時計算場景下，都那么注重吞吐量?不盡然。因此，通過吞吐量說Spark Streaming強于Storm，不靠譜。事實上，Storm在實時延遲度上，比Spark Streaming就好多了，前者是純實時，后者是準實時。而且，Storm的事務(wù)機制、健壯性 / 容錯性、動態(tài)調(diào)整并行度等特性，都要比Spark Streaming更加優(yōu)秀。Spark Streaming，有一點是Storm絕對比不上的，就是：它位于Spark生態(tài)技術(shù)棧中，因此Spark Streaming可以和Spark Core、Spark SQL無縫整合，也就意味著，我們可以對實時處理出來的中間數(shù)據(jù)，立即在程序中無縫進行延遲批處理、交互式查詢等操作。這個特點大大增強了Spark Streaming的優(yōu)勢和功能。【文章來源于網(wǎng)絡(luò)】