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大数据计算的第一代框架Hadoop，是致力于解决离线计算的问题而产生的，在离线批处理上性能优异，但是在实时流处理上，一直被诟病。Hadoop之后，Spark和Storm在流处理上成为对手。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲，流处理框架Spark Streaming与Storm。

Apache Spark流处理

Spark框架的出现，是在Hadoop MapReduce基础上继承研发而来，本质上来说，还是采用的批处理的思想，但是对于数据计算的中间流程做了优化，由此提升了数据处理效率，得到了比原生的MapReduce更优的计算性能。

Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展，其流处理思想，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。

虽然目前Spark Streaming已经停止更新，Spark的重点也放到了Structured Streaming，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择Spark Streaming。Spark Streaming在企业级平台当中的应用，还是不少。

Apache Storm流处理

Storm作为分布式实时大数据处理系统，可以是首次实现了真正意义上的流处理。Storm具有高可靠、高容错、高扩展的特点，有很高的数据吞吐能力，Storm本身是无状态的，通过ZooKeeper管理分布式集群环境和集群状态。

Storm侧重于低延迟的流处理，以近实时方式处理源源不断的流数据。Storm的基本思想是使用spout拉取stream（数据），并使用bolt进行处理和输出，Storm数据处理延时可以达到亚秒级。

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。

Storm与Spark streaming的应用场景

Storm:

Storm需要纯实时的环境，不能忍受1秒以上的延迟环境，比如银行类的金融系统。如果在实时计算中要保证事务性的话，同样还是银行，数据要非常精准，需要最大限度的利用集群资源，也可以考虑Storm。

Spark streaming：

不要求纯实时，不要求强大可靠的事务机制，不要求动态调整并行度，那么可以考虑使用Spark Streaming。

考虑使用Spark Streaming最主要的一个因素，应该要针对整个项目进行宏观的考虑，如果一个项目除了实时计算之外，还包括了其他业务功能.就要考虑使用Sparkstreaming。

关于大数据流处理框架，Spark Streaming与Storm，以上就为大家做了简单的介绍了。在流处理领域，目前来说，Storm的市场份额不大，主流更多集中在Spark和Flink上，但是相应的了解还是有必要的。

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