流数据处理框架比较

Apache Storm

在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组的形式发送出去；而bolt则负责转换这些数据流，在bolt中可以完成计算、过滤等操作，bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的tuple是不可变数组，对应着固定的键值对。

 

Apache Spark

Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展，它并不会像Storm那样一次一个地处理数据流，而是在处理前按时间间隔预先将其切分为一段一段的批处理作业。Spark针对持续性数据流的抽象称为DStream（DiscretizedStream），一个DStream是一个微批处理（micro-batching）的RDD（弹性分布式数据集）；而RDD则是一种分布式数据集，能够以两种方式并行运作，分别是任意函数和滑动窗口数据的转换。

 

如果你想要的是一个允许增量计算的高速事件处理系统，Storm会是最佳选择。它可以应对你在客户端等待结果的同时，进一步进行分布式计算的需求，使用开箱即用的分布式RPC（DRPC）就可以了。最后但同样重要的原因：Storm使用Apache Thrift，你可以用任何编程语言来编写拓扑结构。如果你需要状态持续，同时/或者达到恰好一次的传递效果，应当看看更高层面的Trdent API，它同时也提供了微批处理的方式。

使用Storm的公司有：Twitter，雅虎，Spotify还有The Weather Channel等。

 

说到微批处理，如果你必须有状态的计算，恰好一次的递送，并且不介意高延迟的话，那么可以考虑Spark Streaming，特别如果你还计划图形操作、机器学习或者访问SQL的话，Apache Spark的stack允许你将一些library与数据流相结合（Spark SQL，Mllib，GraphX），它们会提供便捷的一体化编程模型。尤其是数据流算法（例如：K均值流媒体）允许Spark实时决策的促进。

使用Spark的公司有：亚马逊，雅虎，NASA JPL，eBay还有百度等。