Hadoop、storm和Spark的区别、比较

一、hadoop、Storm该选哪一个?

为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：

1.hadoop、Storm各是什么运算

2.Storm为什么被称之为流式计算系统

3.hadoop适合什么场景，什么情况下使用hadoop

4.什么是吞吐量

首先整体认识：Hadoop是磁盘级计算，进行计算时，数据在磁盘上，需要读写磁盘;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。根据Harvard CS61课件，磁盘访问延迟约为内存访问延迟的75000倍。所以Storm更快。

注释：

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。

storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从时延上来看，storm要快于hadoop。

从原理角度来讲：

· 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。

· Storm 基于ZeroMQ这个高性能的消息通讯库，不持久化数据。

为什么storm比hadoop快，下面举一个应用场景

说一个典型的场景，几千个日志生产方产生日志文件，需要进行一些ETL操作存入一个数据库。

假设利用hadoop，则需要先存入hdfs，按每一分钟切一个文件的粒度来算(这个粒度已经极端的细了，再小的话hdfs上会一堆小文件)，hadoop开始计算时，1分钟已经过去了，然后再开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就算完了，然后写数据库假设也花了很少的时间，这样，从数据产生到最后可以使用已经过去了至少两分多钟。

而流式计算则是数据产生时，则有一个程序去一直监控日志的产生，产生一行就通过一个传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完之后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，在资源充足时可以在毫秒级别完成。

同时说一下另外一个场景：

如果一个大文件的wordcount，把它放到storm上进行流式的处理，等所有已有数据处理完才让storm输出结果，这时候，你再把它和hadoop比较快慢，这时，其实比较的不是时延，而是比较的吞吐了。

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最主要的方面：Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转的。

两者面向的领域也不完全相同，一个是批量处理，基于任务调度的;另外一个是实时处理，基于流。

以水为例，Hadoop可以看作是纯净水，一桶桶地搬;而Storm是用水管，预先接好(Topology)，然后打开水龙头，水就源源不断地流出来了。

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Storm的主工程师Nathan Marz表示： Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm之于实时处理，就好比Hadoop之于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。

Storm的主要特点如下：

1.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。

2.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。

3.容错性。Storm会管理工作进程和节点的故障。

4.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。

5.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。

6.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。

7.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。

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在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。下面对流计算和批处理系统流程

这个个数据处理流程来说大致可以分三个阶段：

1. 数据采集与准备

2. 数据计算(涉及计算中的中间存储)， 题主中的“那些方面决定”应该主要是指这个阶段处理方式。

3. 数据结果展现(反馈)

1)数据采集阶段，目前典型的处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列(比如kafaka,metaQ,timetunle)等。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统(比如HDFS)，当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。二者在延时和吞吐上没太大区别，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别，流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统(storm)的数据进行运算，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统(hadoop)，这里就有了延时的区别。

2)数据计算阶段，流计算系统(storm)的延时低主要有以下几个方面(针对题主的问题)

A： storm 进程是常驻的，有数据就可以进行实时的处理

mapreduce 数据攒一批后由作业管理系统启动任务，Jobtracker计算任务分配，tasktacker启动相关的运算进程

B： stom每个计算单元之间数据之间通过网络(zeromq)直接传输。

mapreduce map任务运算的结果要写入到HDFS，在于reduce任务通过网络拖过去运算。相对来说多了磁盘读写，比较慢

C： 对于复杂运算

storm的运算模型直接支持DAG(有向无环图)
mapreduce 需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的

3)数据结果展现

流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中(展示页面，数据库，搜索引擎的索引)。而mapreduce一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中。

实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以将每次运算的数据集缩小(比如几分钟启动一次)，facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。

二、高性能并行计算引擎Storm和Spark比较

(一)、spark与storm的比较

 

 

(二)、Spark Streaming与Storm的应用场景

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

适用Spark Streaming的场景：

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。

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。

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