Storm、Spark Streaming的区别

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数据可以准确的只处理一次

4、Storm适合做简单的汇总型计算，Spark Streaming可以做复杂的计算，因为Spark Streaming是基于DStream来开发的，DStream可以抽出RDD（即Spark的核心），支持更多的复杂计算

5、Storm支持动态资源的调整，而Spark Streaming是粗粒度的资源调度

 

关于具体业务上Storm、Spark Streaming的选择问题：

通过上面的区别，可以得出，如金融类的肯定选择Storm，对精度要求高，如实时预测类的肯定是Spark Streaming，还可以根据公司的实际资源选择，如果现有Spark集群，肯定是Spark Streaming更合适。