Storm工作流程 vs. Spark Stream

最新推荐文章于 2025-09-11 16:40:35 发布

weixin_33989780

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文章标签：大数据

本文探讨了Spark Streaming的工作原理及特点，强调其通过将数据流分割为一系列小批量进行处理的方法。文章对比了Spark Streaming与Storm的不同之处，包括响应时间、容错性和数据处理单位等关键方面。

看的这个学习课程：

http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1002887002#/learn/video?lessonId=1003360187&courseId=1002887002

Spark Stream其实是把数据分成一段一段的进行处理。小批量处理方式。

按时间段分成一个个Dstream，每个Dstream是由相同时间段的多个RDD组成。

两者的区别：

1. 最大的区别，是Spark Streaming不可能完成毫秒级响应，因为是按段分的，不是实时的。

2. 容错性，Spark好于Storm

3. Spark小批量和大批量能够结合使用。方便了一些需要历史数据和实时数据结合的场景。

Storm的单位是Tuple，Spark的单位是Dstream.

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