sparkstreaming与storm对比

Spark Streaming 和 Apache Storm 是两个流行的实时数据处理框架，它们都提供了在分布式环境中处理实时数据的能力，但在架构设计、性能特性、容错机制和易用性方面存在一些差异。

1、架构设计：

Spark Streaming: 它是基于Spark核心API构建的，将流数据划分为一系列连续的批处理作业（通常为几秒），然后使用Spark引擎进行处理，这种微批次处理模式允许Spark Streaming利用Spark的所有高级功能，如机器学习和图处理。

Storm: Apache Storm是一个真正的流处理系统，它可以一次处理一个数据点，Storm的拓扑结构由spouts（数据源）和bolts（数据处理单元）组成，这些组件可以并行处理，无需等待其他数据。

2、性能特性：

Spark Streaming: 由于其微批次处理模型，Spark Streaming可能在处理非常低延迟的数据时不如Storm灵活，它能够提供高吞吐量和可扩展性，尤其是在执行复杂的转换和聚合时。

Storm: Storm提供了低延迟和高吞吐量的处理能力，这对于需要快速响应的应用来说是理想的选择，对于需要复杂计算的用例，Storm可能需要额外的系统或工具来支持。

3、容错机制：

Spark Streaming: 通过RDD的血统图（lineage）来实现容错，如果发生故障，它可以重新计算丢失的数据，这种方法在处理大批量数据时可能会导致性能下降。

Storm: 使用了acker机制来确保每条消息都被处理，如果spout发出的消息没有在bolt中得到确认，那么这个消息会被重新发送，这种方式提供了更强的数据保证。

4、易用性和开发体验：

Spark Streaming: 由于它是建立在Spark之上的，因此可以利用Spark的API和丰富的库，这大大简化了开发过程，特别是对于那些已经熟悉Spark的开发者来说。

Storm: 提供了一个基本的框架来定义topology，但是它的抽象级别较低，需要开发者自己处理更多的细节，比如状态管理、并发控制等。

在选择Spark Streaming还是Storm时，应该考虑应用的需求，如果你需要一个强大的批处理和机器学习集成，或者你的数据处理逻辑比较复杂，Spark Streaming可能是更好的选择，而如果你的应用需要极低的延迟和高可靠性，或者你想要更多的控制权来优化性能，Storm可能更适合你。

在教学和实践中，建议从简单的拓扑开始，逐步增加复杂性，对于Spark Streaming，可以从构建一个简单的数据流转换和聚合开始，然后探索如何集成MLlib或其他高级功能，对于Storm，可以从理解spout和bolt的基本概念开始，然后学习如何管理和调优拓扑，无论选择哪个框架，都需要对分布式系统的原理有一定的了解，以便更好地利用这些工具的强大功能。