Apache Storm 與 Spark 的並排比較

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在海量資料處理領域，Apache Storm 和 Apache Spark 是近年來備受關注的兩個流行的分散式計算系統。這兩個系統都旨在處理海量資料，但它們具有不同的優勢和劣勢。在本文中，我們將對 Apache Storm 和 Apache Spark 進行並排比較，並探討它們的相似點、差異點和用例。

什麼是 Apache Storm？

Apache Storm 是一個開源的分散式計算系統，用於即時流處理。它由 Nathan Marz 和他在 BackType 的團隊開發，BackType 後來被 Twitter 收購。Storm 旨在即時處理大量資料流，這使其成為欺詐檢測、股票交易和社交媒體分析等用例的理想選擇。

什麼是 Apache Spark？

另一方面，Apache Spark 也是一個開源的分散式計算系統，用於批處理和即時流處理。它由加州大學伯克利分校的 Matei Zaharia 開發，後來捐贈給 Apache 軟體基金會。Spark 旨在以分散式和並行的方式處理海量資料，這使其成為機器學習、圖處理和資料分析等用例的理想選擇。

架構

Apache Storm 基於主從架構，其中主節點負責將任務分發給工作節點。工作節點然後即時處理資料並將結果傳送回主節點。Storm 旨在具有容錯性，這意味著它可以自動從故障中恢復並在沒有任何中斷的情況下繼續處理資料。

另一方面，Apache Spark 基於叢集管理器架構，其中叢集管理器負責管理叢集的資源並將任務分發給工作節點。Spark 使用稱為彈性分散式資料集 (RDD) 的資料處理引擎以分散式和並行的方式處理資料。Spark 也旨在具有容錯性，這意味著它可以從故障中恢復並繼續處理資料。

處理模型

Apache Storm 使用稱為拓撲的資料處理模型，拓撲是 spout 和 bolt 的有向無環圖。Spout 負責從源讀取資料並將元組發射到 bolt，然後 bolt 處理資料並將元組發射到其他 bolt 或 sink。Sink 負責將處理後的資料寫入目標。

另一方面，Apache Spark 使用稱為管道的資料處理模型，管道是一系列應用於 RDD 的轉換。Spark 提供了一套豐富的轉換和操作，可用於以分散式和並行的方式操作資料。轉換是生成新 RDD 的操作，而操作是將值返回給驅動程式或將資料寫入儲存系統的操作。

程式語言

Apache Storm 和 Apache Spark 都支援多種程式語言。Apache Storm 支援 Java、Python 和 Clojure，而 Apache Spark 支援 Java、Python、Scala 和 R。這使得開發人員可以輕鬆選擇他們最熟悉的語言並使用它來開發他們的應用程式。

易用性

Apache Storm 和 Apache Spark 的易用性水平不同。Apache Storm 是一個低階系統，要求開發人員為處理管道的每個部分編寫程式碼。這對不熟悉分散式系統的開發人員來說可能既耗時又困難。但是，Storm 提供了高度的靈活性和控制力，這使其成為複雜用例的理想選擇。

另一方面，Apache Spark 提供了更高層次的抽象，使開發人員更容易編寫應用程式。Spark 提供了一套豐富的庫和 API，可用於以分散式和並行的方式操作資料。這使得開發人員更容易編寫應用程式，而無需擔心繫統的底層細節。

用例

Apache Storm 和 Apache Spark 用於不同的用例。Apache Storm 通常用於即時流處理用例，例如欺詐檢測、社交媒體分析和即時分析。由於 Apache Storm 可以即時處理資料，因此它非常適合需要立即分析資料的用例。

另一方面，Apache Spark 通常用於批處理用例，例如機器學習、資料分析和圖處理。由於 Apache Spark 可以以分散式和並行的方式處理資料，因此它非常適合需要處理大量資料的用例。

效能

在效能方面，Apache Spark 通常比 Apache Storm 更快。Apache Spark 可以以分散式和並行的方式處理資料，這使其能夠快速處理大量資料。但是，Apache Storm 可以即時處理資料，這使其非常適合需要立即分析資料的用例。

成本

Apache Storm 和 Apache Spark 都是開源系統，這意味著它們可以免費使用。但是，執行這些系統可能會產生其他成本，例如硬體成本和雲服務成本。執行這些系統的成本將取決於要處理的資料量、處理管道的複雜性和叢集中的節點數量。

可擴充套件性

Apache Storm 和 Apache Spark 都旨在具有高度的可擴充套件性。Apache Storm 透過向叢集新增或刪除工作節點來實現輕鬆擴充套件。這允許系統處理越來越多的資料。另一方面，Apache Spark 透過向叢集新增更多節點來提供水平擴充套件。這允許系統處理更大的資料集和更復雜的處理管道。

即時處理與批處理

Apache Storm 和 Apache Spark 之間最大的區別之一是它們的設計處理型別。Apache Storm 旨在進行即時流處理，這意味著它在資料到達時處理資料。Apache Spark 旨在進行批處理和即時流處理。批處理意味著在資料收集後批次處理資料。

複雜度

Apache Storm 比 Apache Spark 更復雜，因為它要求開發人員為處理管道的每個部分編寫程式碼。Apache Spark 提供了更高層次的抽象，這使得更容易編寫應用程式，而無需擔心底層系統。但是，這也會使自定義和微調系統以適應特定用例變得更加困難。

社群和支援

Apache Storm 和 Apache Spark 都擁有強大的社群，並得到各自組織的支援。但是，Apache Spark 擁有更大的社群並且被更廣泛地採用，這意味著開發人員可以獲得更多資源。Apache Spark 也有更多貢獻者，這導致更頻繁的更新和改進。

Apache Storm 與 Spark 表格表示

Apache Spark	Apache Storm
支援批處理模型	支援微批處理模型
它支援較少的語言，如 Java、Scala。	它支援多種語言，如 Scala、Java、Clojure。
它支援流源 HDFS	它支援流源 Spout
它支援使用 Akka、Netty 進行訊息傳遞	它支援使用 ZeroMQ、Netty 進行訊息傳遞
與 Spark 相比，它的延遲更高	它具有更好的延遲，約束更少
Spark 的相同程式碼可用於批處理和流處理。	Spark 的相同程式碼不能用於批處理和流處理。
它支援一種訊息處理模式：“至少一次”。	它支援三種訊息處理模式：“至少一次”、“最多一次”、“恰好一次”。
如果程序失敗，Spark 透過資源管理器重新啟動工作程式。（YARN、Mesos）	如果程序失敗，監督程序會自動啟動。
它每節點每秒的吞吐量為 100k 條記錄	它每節點每秒的吞吐量為 10k 條記錄

結論

Apache Storm 和 Apache Spark 是兩個功能強大的分散式計算系統，它們具有不同的優勢和劣勢。Apache Storm 旨在用於即時流處理用例，而 Apache Spark 旨在用於批處理用例。這兩個系統都具有容錯性並支援多種程式語言。Apache Spark 提供了更高層次的抽象，而 Apache Storm 提供了更高程度的靈活性和控制力。在 Apache Storm 和 Apache Spark 之間進行選擇時，務必考慮具體的用例、效能要求和易用性。