学习大数据有一段时间了，学完spark 和storm 后，就希望这两个实时处理系统做个对比，以便于在以后的技术选型方面有很好的把握。
转载如下：
http://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html
| 对比点 |
Storm |
Spark Streaming |
| 实时计算模型 |
纯实时，来一条数据，处理一条数据 |
准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理 |
| 实时计算延迟度 |
毫秒级 |
秒级 |
| 吞吐量 |
低 |
高 |
| 事务机制 |
支持完善 |
支持，但不够完善 |
| 健壮性 / 容错性 |
ZooKeeper，Acker，非常强 |
Checkpoint，WAL，一般 |
| 动态调整并行度 |
支持 |
不支持 |
Spark Streaming与Storm的应用场景
对于Storm来说：
1、建议在那种需要纯实时，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、此外，如果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、如果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
对于Spark Streaming来说：
1、如果对上述适用于Storm的三点，一条都不满足的实时场景，即，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。这两个框架在实时计算领域中，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。
http://blog.csdn.net/iefreer/article/details/32715153
Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。
所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop map/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法（前一步计算输出是下一步计算的输入）性能更高。
Shark只是一个基于Spark的查询引擎（支持ad-hoc临时性的分析查询）
而Storm的架构和Spark截然相反。Storm是一个分布式流计算引擎。每个节点实现一个基本的计算过程，而数据项在互相连接的网络节点中流进流出。和Spark相反，这个是把数据传递给过程。
两个框架都用于处理大量数据的并行计算。
Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好（比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析）。
Spark工作于现有的数据全集（如Hadoop数据）已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。
不过Spark流模块（Streaming Module）倒是和Storm相类似（都是流计算引擎），尽管并非完全一样。
Spark流模块先汇聚批量数据然后进行数据块分发（视作不可变数据进行处理），而Storm是只要接收到数据就实时处理并分发。
不确定哪种方式在数据吞吐量上要具优势，不过Storm计算时间延迟要小。
总结下，Spark和Storm设计相反，而Spark Steaming才和Storm类似，前者有数据平滑窗口（sliding window），而后者需要自己去维护这个窗口。