比较 Ubuntu 上的 Spark 和 Apache Storm 流处理

Apache Spark 和 Apache Storm 都是 Apache 基金会旗下的开源项目。 它们在Ubuntu上进行流处理时具有独特的优势和适用场景。 下面是两者在Ubuntu上进行流处理时的比较。

Apache Spark

核心特性：Spark可用于快速批量分析任务、迭代机器学习任务、交互式查询、一个基于内存的分布式数据处理平台，旨在解决图处理任务。
处理方式：Spark Streaming是一个基于Spark的流处理框架，它将数据流分割成小的微批数据，并以固定的时间间隔处理这些微批数据。将要。
优点：与Spark的批处理框架无缝集成，提供更丰富的功能和更广泛的应用场景。
安装指南：要在 Ubuntu 上安装 Spark，您需要安装 Java 开发工具包 (JDK)、Scala 和 Spark 本身。

Apache Storm

核心特性：Storm 是一种分布式、容错、以流处理为中心的实时服务。处理系统。 或者调用复杂的事件处理。
如何处理：Storm基于事件驱动的流式数据处理框架，将数据流划分为小的任务单元并实时处理每个事件。
优点：提供更高效的实时处理性能，特别适合需要低延迟的任务。
安装指南：在Ubuntu上安装Storm需要添加Docker源、添加CA证书、添加GPG密钥等步骤。

比较概览

处理方式：Spark Streaming 使用微批处理，而 Storm 使用事件驱动的流处理。
优点：Spark提供更丰富的功能和更广泛的应用场景，而Storm则具有更好的实时处理性能。
集成性和可扩展性：Spark与Spark的批处理和机器学习框架无缝集成，而Storm更专注于流数据处理。

选择Spark还是Storm取决于具体的应用场景和需求。 如果您需要更高的实时处理性能和更低的延迟，Storm可能是更好的选择。 如果你想要丰富的功能和广泛的应用场景，Spark可能是更好的选择。