Storm与Spark Streaming比较
2016-03-13 13:35
281 查看
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api
Storm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。
相关文章推荐
- js基础与DOM
- hdoj--1716--排列2(暴力水题)
- MySQL数据库总结(7)视图
- RxJava学习笔记1
- 蓝桥杯历届-三羊献瑞
- vim技巧
- Java反射探索研究(转)
- hdoj--1716--排列2(暴力水题)
- 【iOS界面开发】视图开发技巧
- 最小乘积
- Shrio登陆验证实例详细解读(转)
- Frame和WebBrowser关系
- 深入理解.net remoting 与webservice
- 应聘时给HR最漂亮的回答
- Android学习第六课 计时器小应用
- 一个简答的生产者-消费者多线程模型
- linux下解压缩jar包
- Linux内核分析——构造一个简单的Linux系统MenuOS
- CF 650A Watchmen
- BZOJ 3289 Mato的文件管理 莫队算法