Hadoop、storm和Spark Streaming简单介绍

本文主要是介绍Hadoop、storm和Spark Streaming简单介绍，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、Hadoop是什么
1. 简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

2. 特点
（1）Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘

（2）Hadoop M/R基于HDFS，需要切分输入数据、产生中间数据文件、排序、数据压缩、多份复制等，效率较低。

（3）Hadoop适合处理离线的静态的大数据；

温馨提示

（1）延时，指数据从产生到运算产生结果的时间，“快”应该主要指这个。

（2）吞吐，指系统单位时间处理的数据量。

二、storm是什么
1. 简介
Storm是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。一个Storm集群就是在一连串的bolt之间转换spout传过来的数据。

2. 特点
（1）Storm是内存级计算，数据直接通过网络导入内存。读写内存比读写磁盘速度快n个数量级

（2）Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。

（3）简单的编程模型。类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。

（4）可以使用各种编程语言。你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单的Storm通信协议即可。

（5）容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。

（6）水平扩展。计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。

（7）可靠的消息处理。Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。

（8）快速。系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用MQ作为其底层消息队列。

（9）本地模式。Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。

3. 适用Storm的场景
（1）需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景下使用，比如实时金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析

（2）对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm

（3）若还需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最大限度利用集群资源（通常是在小型公司，集群资源紧张的情况），也可以考虑用Storm

（4）如果一个大数据应用系统，它就是纯粹的实时计算，不需要在中间执行SQL交互式查询、复杂的transformation算子等，那么用Storm是比较好的选择

三、Spark Streaming是什么
1. 简介
Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。

Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片（秒级）为单位进行拆分，然后经Spark引擎以类似批处理方式处理每个事件片数据。

Spark Streaming最主要的抽象是DStream（Discretized Stream, 离散化数据流），表示连续不断的数据流。在内部实现上，Spark Streaming的输入数据按照时间片（如1秒）分成一段一段，每一段数据转换为Spark中的RDD，这些分段就是Dstream，并且对DStream的操作都最终转变为对相应的RDD的操作。

2. 特点
（1）Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作，它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，它本身并不能存储数据；

（2）Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS；

3. Spark Streaming适用场景
（1）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

（2）考虑使用Spark Streaming最主要的一个因素，应该是针对整个项目进行宏观的考虑，即：如果一个项目除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，那么就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性 Spark Streaming与Storm的优劣分析事实上，Spark Streaming绝对谈不上比Storm优秀。

四、Spark与storm比较



总结
总之，这两个框架在实时计算领域都很优秀，只是擅长的细分场景并不相同。Spark Streaming仅仅在吞吐量上比Storm要优秀，而吞吐量这一点，也是历来挺Spark Streaming贬Storm的人着重强调的。但是问题是，是不是在所有的实时计算场景下，都那么注重吞吐量？不尽然。因此，通过吞吐量说Spark Streaming强于Storm，不靠谱。事实上，Storm在实时延迟度上，比Spark Streaming就好多了，前者是纯实时，后者是准实时。而且，Storm的事务机制、健壮性 / 容错性、动态调整并行度等特性，都要比Spark Streaming更加优秀。Spark Streaming，有一点是Storm绝对比不上的，就是：它位于Spark生态技术栈中，因此Spark Streaming可以和Spark Core、Spark SQL无缝整合，也就意味着，我们可以对实时处理出来的中间数据，立即在程序中无缝进行延迟批处理、交互式查询等操作。这个特点大大增强了Spark Streaming的优势和功能。

Hadoop适合处理离线的静态的大数据；
Spark适合处理离线的流式的大数据；
Storm适合处理在线的实时的大数据。

 

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