Apache Storm 与 Spark 的并排比较

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在海量数据处理领域，Apache Storm 和 Apache Spark 是近年来备受关注的两个流行的分布式计算系统。这两个系统都旨在处理海量数据，但它们具有不同的优势和劣势。在本文中，我们将对 Apache Storm 和 Apache Spark 进行并排比较，并探讨它们的相似点、差异点和用例。

什么是 Apache Storm？

Apache Storm 是一个开源的分布式计算系统，用于实时流处理。它由 Nathan Marz 和他在 BackType 的团队开发，BackType 后来被 Twitter 收购。Storm 旨在实时处理大量数据流，这使其成为欺诈检测、股票交易和社交媒体分析等用例的理想选择。

什么是 Apache Spark？

另一方面，Apache Spark 也是一个开源的分布式计算系统，用于批处理和实时流处理。它由加州大学伯克利分校的 Matei Zaharia 开发，后来捐赠给 Apache 软件基金会。Spark 旨在以分布式和并行的方式处理海量数据，这使其成为机器学习、图处理和数据分析等用例的理想选择。

架构

Apache Storm 基于主从架构，其中主节点负责将任务分发给工作节点。工作节点然后实时处理数据并将结果发送回主节点。Storm 旨在具有容错性，这意味着它可以自动从故障中恢复并在没有任何中断的情况下继续处理数据。

另一方面，Apache Spark 基于集群管理器架构，其中集群管理器负责管理集群的资源并将任务分发给工作节点。Spark 使用称为弹性分布式数据集 (RDD) 的数据处理引擎以分布式和并行的方式处理数据。Spark 也旨在具有容错性，这意味着它可以从故障中恢复并继续处理数据。

处理模型

Apache Storm 使用称为拓扑的数据处理模型，拓扑是 spout 和 bolt 的有向无环图。Spout 负责从源读取数据并将元组发射到 bolt，然后 bolt 处理数据并将元组发射到其他 bolt 或 sink。Sink 负责将处理后的数据写入目标。

另一方面，Apache Spark 使用称为管道的数据处理模型，管道是一系列应用于 RDD 的转换。Spark 提供了一套丰富的转换和操作，可用于以分布式和并行的方式操作数据。转换是生成新 RDD 的操作，而操作是将值返回给驱动程序或将数据写入存储系统的操作。

编程语言

Apache Storm 和 Apache Spark 都支持多种编程语言。Apache Storm 支持 Java、Python 和 Clojure，而 Apache Spark 支持 Java、Python、Scala 和 R。这使得开发人员可以轻松选择他们最熟悉的语言并使用它来开发他们的应用程序。

易用性

Apache Storm 和 Apache Spark 的易用性水平不同。Apache Storm 是一个低级系统，要求开发人员为处理管道的每个部分编写代码。这对不熟悉分布式系统的开发人员来说可能既耗时又困难。但是，Storm 提供了高度的灵活性和控制力，这使其成为复杂用例的理想选择。

另一方面，Apache Spark 提供了更高层次的抽象，使开发人员更容易编写应用程序。Spark 提供了一套丰富的库和 API，可用于以分布式和并行的方式操作数据。这使得开发人员更容易编写应用程序，而无需担心系统的底层细节。

用例

Apache Storm 和 Apache Spark 用于不同的用例。Apache Storm 通常用于实时流处理用例，例如欺诈检测、社交媒体分析和实时分析。由于 Apache Storm 可以实时处理数据，因此它非常适合需要立即分析数据的用例。

另一方面，Apache Spark 通常用于批处理用例，例如机器学习、数据分析和图处理。由于 Apache Spark 可以以分布式和并行的方式处理数据，因此它非常适合需要处理大量数据的用例。

性能

在性能方面，Apache Spark 通常比 Apache Storm 更快。Apache Spark 可以以分布式和并行的方式处理数据，这使其能够快速处理大量数据。但是，Apache Storm 可以实时处理数据，这使其非常适合需要立即分析数据的用例。

成本

Apache Storm 和 Apache Spark 都是开源系统，这意味着它们可以免费使用。但是，运行这些系统可能会产生其他成本，例如硬件成本和云服务成本。运行这些系统的成本将取决于要处理的数据量、处理管道的复杂性和集群中的节点数量。

可扩展性

Apache Storm 和 Apache Spark 都旨在具有高度的可扩展性。Apache Storm 通过向集群添加或删除工作节点来实现轻松扩展。这允许系统处理越来越多的数据。另一方面，Apache Spark 通过向集群添加更多节点来提供水平扩展。这允许系统处理更大的数据集和更复杂的处理管道。

实时处理与批处理

Apache Storm 和 Apache Spark 之间最大的区别之一是它们的设计处理类型。Apache Storm 旨在进行实时流处理，这意味着它在数据到达时处理数据。Apache Spark 旨在进行批处理和实时流处理。批处理意味着在数据收集后批量处理数据。

复杂度

Apache Storm 比 Apache Spark 更复杂，因为它要求开发人员为处理管道的每个部分编写代码。Apache Spark 提供了更高层次的抽象，这使得更容易编写应用程序，而无需担心底层系统。但是，这也会使自定义和微调系统以适应特定用例变得更加困难。

社区和支持

Apache Storm 和 Apache Spark 都拥有强大的社区，并得到各自组织的支持。但是，Apache Spark 拥有更大的社区并且被更广泛地采用，这意味着开发人员可以获得更多资源。Apache Spark 也有更多贡献者，这导致更频繁的更新和改进。

Apache Storm 与 Spark 表格表示

Apache Spark	Apache Storm
支持批处理模型	支持微批处理模型
它支持较少的语言，如 Java、Scala。	它支持多种语言，如 Scala、Java、Clojure。
它支持流源 HDFS	它支持流源 Spout
它支持使用 Akka、Netty 进行消息传递	它支持使用 ZeroMQ、Netty 进行消息传递
与 Spark 相比，它的延迟更高	它具有更好的延迟，约束更少
Spark 的相同代码可用于批处理和流处理。	Spark 的相同代码不能用于批处理和流处理。
它支持一种消息处理模式：“至少一次”。	它支持三种消息处理模式：“至少一次”、“最多一次”、“恰好一次”。
如果进程失败，Spark 通过资源管理器重新启动工作程序。（YARN、Mesos）	如果进程失败，监督进程会自动启动。
它每节点每秒的吞吐量为 100k 条记录	它每节点每秒的吞吐量为 10k 条记录

结论

Apache Storm 和 Apache Spark 是两个功能强大的分布式计算系统，它们具有不同的优势和劣势。Apache Storm 旨在用于实时流处理用例，而 Apache Spark 旨在用于批处理用例。这两个系统都具有容错性并支持多种编程语言。Apache Spark 提供了更高层次的抽象，而 Apache Storm 提供了更高程度的灵活性和控制力。在 Apache Storm 和 Apache Spark 之间进行选择时，务必考虑具体的用例、性能要求和易用性。