spark同storm的对比

Posted 2022-11-27 wenxuechaozhe

对比点	Storm	Spark Streaming
实时计算模型	纯实时，来一条数据，处理一条数据	准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理
实时计算延迟度	毫秒级	秒级
吞吐量	低	高
事务机制	支持完善	支持，但不够完善
健壮性 / 容错性	ZooKeeper，Acker，非常强	Checkpoint，WAL，一般
动态调整并行度	支持	不支持

对于Storm来说： 1、建议在那种需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景下使用，比如实时金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析 2、此外，如果对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm 3、如果还需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最大限度利用集群资源（通常是在小型公司，集群资源紧张的情况），也可以考虑用Storm 4、如果一个大数据应用系统，它就是纯粹的实时计算，不需要在中间执行SQL交互式查询、复杂的transformation算子等，那么用Storm是比较好的选择 对于Spark Streaming来说： 1、如果对上述适用于Storm的三点，一条都不满足的实时场景，即，不要求纯实时，不要求强大可靠的事务机制，不要求动态调整并行度，那么可以考虑使用Spark Streaming 2、考虑使用Spark Streaming最主要的一个因素，应该是针对整个项目进行宏观的考虑，即，如果一个项目除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，那么就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性