Storm入門-Storm與Spark對比

　　做爲一名程序員通病就是不安分，對業界的技術總要折騰一番，哪怕在最終實際工做中應用到的就那麼一點。最近本身準備入門Storm學習，關於流式大數據框架目前比較流行的有Spark和Storm等，在入門以前，先對兩種框架作個基本的對比，便於後期學習中更加深刻的理解各自的應用場景以及優劣。關於Storm和Spark的對比主要從網絡和書本搜索獲得，基本比較以下：

對比方面	Storm	Spark Streaming
是否實時模型	純實時	準實時
實時計算延時度	毫秒級	秒級
吞吐量	低	高
事務機制	支持且完善	支持，但不完善
健壯/容錯	強	通常
動態調整並行度	支持	不支持

從上面的對比能夠看出，Storm的使用場景適合對實時性要求高、延時度要求低、對事務機制要求保障的應用。但對比之下，Spark的優點則主要體如今一下兩個方面：

一、吞吐量更大。

二、Spark生態技術棧中，Spark Streaming能夠和Spark Core、Spark SQL無縫集成，提供了更加全面的整合應用。

　　具體應用體驗，在學習完兩個框架，並作實際對比後補充~~~