Spark Streaming与Storm的优缺点分析

最新推荐文章于 2020-05-04 14:18:36 发布
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本文对比了Storm与Spark Streaming的特点，指出Storm在实时性、事务机制、容错性等方面的优势，而Spark Streaming则因其位于Spark生态系统中，在数据处理流程整合方面更具优势。

Storm是纯实时的，Spark Streaming是准实时的

但是Storm的事务机制、健壮性、容错性、动态调整并行度特性，都要比Spark Streaming更加的优秀

但是SparkStream, 有一点是Storm绝对比不上的，就是：它位于Spark生态技术中，因此Spark Streaming可以和Spark Core

Spark SQL无缝集合，也就意味这，我们可以对实时处理出来的数据，立刻进行程序中无缝的延迟批处理，交互式查询等条件操作

大数据框架 Flink、Blink、Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 之间的区别
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 1713
在 1.2 节中已经跟大家详细介绍了 Flink，那么在本节就主要 Blink、Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 的区别。 Flink Flink 是一个针对流数据和批数据分布式处理的引擎，在某些对实时性要求非常高的场景，基本上都是采用 Flink 来作为计算引擎，它不仅可以处理有界的批数据，还可以处理无界的流数据，在 Flink 的设计愿想...
Spark Streaming与Storm的对比分析
Ganymede的Hadoop世界
12-14 9904
Spark Streaming与Storm的对比分析
Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析
06-24
Flink，Storm，Spark Streaming三种流框架的对比分析。比较清晰明确
storm和spark streaming 区别
翻身咸鱼的博客
06-03 5195
1、区别：spark streaming不是真正的流处理框架，虽然也可以用作流处理框架，但是它的数据不是实时的，而是分段的，也就是你要定义进入数据的时间间隔；而storm是真正实时的。2、优缺点：spark streaming的优点是能和spark其他项目结合，做全家桶。缺点是存在延时（延时时间可以设置），如果需要实时的就使用storm。storm的缺点是如果要进行后续的操作（例如机器学习），数据...
Spark Streaming特点
Running_Tiger的博客
03-11 2478
Spark Streaming特点 1、易用 2、容错 3、易整合到Spark体系 4、SparkStreaming与Storm的对比 SparkStreaming Storm 开发语言：Scala 开发语言：Clojure 编程模型：DStream 编程模型：Spout/Bolt 喜欢就点赞评论...
比较 Spark Streaming 与 Storm 各自的优缺点。
06-12
Spark Streaming 和 Storm 都是流处理框架，它们具有各自的优缺点。 首先，Spark Streaming 的优点在于它是基于 Spark 引擎的，因此可以使用 Spark 生态系统中的许多功能和库。它还具有更好的容错性和可伸缩性，...
简述Spark Streaming与Storm的对比
06-02
总之，Spark Streaming和Storm都是优秀的流式数据处理系统，它们各自有自己的优缺点和适用场景。如果需要高性能和可扩展性，同时还需要与Spark生态系统集成，那么Spark Streaming是一个很好的选择；如果需要低延迟的...
spark streaming和storm的区别
05-12
Spark Streaming 和 Storm 都是流处理框架，但有以下几个区别： 1. 数据处理方式：Spark Streaming 采用微批处理的方式...总之，Spark Streaming 和 Storm 都有各自的优缺点，具体选择哪个框架取决于具体需求和场景。
Storm、Spark Streaming的区别
qq_41544550的博客
07-12 1559
Storm、Spark Streaming的区别主要在一下几点 1、Storm是一个纯实时的流式处理框架，即来一条数据处理一条数据，这样势必集群内有频繁的网络通讯，吞吐量低 2、Spark Streaming是微批处理框架，吞吐量高 3、Storm的事务处理机制要比Spark Streaming的好，Spark Streaming中存在丢失数据或者重复计算的问题，Storm中接受或拉取的每条...
【Spark】 Spark特点介绍、Spark Streaming和Storm的区别
beautiful_huang的博客
01-02 682
文章目录一、Spark介绍二、Spark特点三、Spark Streaming和Storm 一、Spark介绍 Spark是一个基于内存的开源计算框架 Spark主要应用于大数据的计算,而Hadoop将主要用于大数据的存储（HDFS、HIVE、 Hbase等），Saprk+Hadoop组合，是未来大数据领域最热门的组合. Apache官方给出的定义是：通用的大数据快速处理引擎 Spsrk使用Spa...
Storm及Hadoop比较 && Strom优点
Hadoop、HBase、ElasticSearch、Storm、Kafka、Spark
10-21 5230
一、 比较  Storm： 分布式实时计算，强调实时性，常用于实时性要求较高的地方 Hadoop:分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘、分析 二、 优点 1. 简单编程 在大数据处理方面相信大家对hadoop已经耳熟能详，基于Google Map/Reduce来实现的Hadoop为开发者提供了map、reduce原语，使并行批处理程序变得非常地简单
Storm优点简述
qq_34703466的博客
04-26 1958
1、Storm是分布式的，处理实时不间断处理数据，如Twitter2、Storm之所以可靠，在于nimbus和worker的状态都存储在zookeeper中，因此当worker宕机时，可以通过zookeeper快速恢复...
storm多种编程语言优缺点
yanhx1204的专栏
02-06 6697
除了用Java实现spout和bolt，你还可以使用任何你熟悉的编程语言来完成这项工作，这一切得益于Storm所谓的多语言协议。多语言协议是Storm内部的一种特殊协议，允许spout或者bolt使用标准输入和标准输出来进行消息传递，传递的消息为单行文本或者是json编码的多行。 Storm支持多语言编程主要是通过ShellBolt,ShellSpout和ShellProcess这些类来实现的，
SparkStreaming与Storm
迷茫君的博客
09-07 365
1、SparkStreaming与Storm对比 比较内容 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 ...
Spark Streaming和Storm对比
07-16 1581
Spark Streaming Storm Data sources HDFS, HBase, Cassandra, Kafka HDFS, Base, Cassandra, Kafka Resource Manager YARN, Mesos YARN, Mesos Latency
Spark Streaming与Storm的对比
Mr.dong笔记本
05-16 420
一:Spark Streaming与Storm的对比二、Spark Streaming与Storm的优劣分析事实上，SparkStreaming绝对谈不上比Storm优秀。这两个框架在实时计算领域中，都很优秀，只是擅长的细分场景并不相同。Spark Streaming仅仅在吞吐量上比Storm要优秀，而吞吐量这一点，也是历来挺Spark Streaming，贬Storm的人着重强调的。但是问题是，...
Storm与Spark streaming的比较
物联网爱好者，持续分享电子DIY、物联网相关技术
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一项调查发现，九成企业的数据量在迅速上涨，其中16%企业的数据量每年增长0.5倍甚至更多。调研机构IDC在2011年6月的报告显示，全球数据量在2011年已达到1.8ZB，在过去5年里增加了5倍。1.8ZB是什么样的概念呢？如果把所有这些数据都刻录存入普通DVD光盘里，光盘的高度将等同于从地球到月球的一个半来回也就是大约72万英里。相当于每位美国人每分钟写3条推特微博，而且还要不停地写2.6976万
spark streaming的优缺点
qq_41634872的博客
05-04 1697
优点： 可以达到准实时的响应 容错代价低 可以让批操作与流操作相结合 缺点： 无法达到实时性的响应
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