storm和Hadoop（Storm和spark）有什么区别？

Storm是实时处理引擎，Hadoop是分布式批处理框架。以下是它们之间的一些主要区别:

处理模式:

Storm是一个实时处理引擎，可用于处理流数据并提供低延迟和高吞吐量的实时处理。适用于需要实时数据分析处理的场景。
Hadoop是一个分布式批处理框架，用于处理大规模数据集。适用于需要处理大规模数据集，但处理速度相对较慢的场景。

数据处理模式:

Storm是一种事件驱动的处理模式，通过创建拓扑结构来实现数据处理流程。
Hadoop是一种基于MapReduce的处理模式。在处理数据时，将数据分为不同的块，并通过两个阶段处理数据:Map和Reduce。

数据处理能力:

Storm适用于需要实时处理大规模数据流的场景，具有较高的实时数据处理能力。
Hadoop适合处理大规模数据集，但处理速度相对较慢，适合需要离线处理和批量处理的场景。

一般来说，Storm适合需要实时处理大规模数据流的场景，而Hadoop适合处理大规模数据集的场景，但速度相对较慢。在实际应用中，它们经常组合在一起以满足不同的数据处理需求。

以上内容来自互联网，不代表本站全部观点！欢迎关注我们:zhujipindao。com