ApacheStorm和Spark都用于处理数据，在当今时代是一个巨大的帮助。然而，ApacheStorm和Spark之间存在显著差异。让我们开始了解他们。

ApacheStorm与ApacheSpark：概述

Storm是一个具有实时流处理功能的框架。它支持并行计算，可以同时执行多个任务。

另一方面，Spark专注于高速计算和处理大型数据集。它可以执行分布式处理，但缺少资源管理器。

Storm的处理模型一次只处理一条记录，而Spark则在处理之前将数据分批处理。Storm基于元组流，而Spark使用运算符。Spark中有两种类型的操作器可供使用。

什么是阿帕奇风暴(apache storm)？

ApacheStorm主要用Clojure编程语言编写，用于实时流处理。

喷口和螺栓用于标记信息源，以实现高效的数据流。它实时处理数据，除非指定，否则不使用批处理。

它与大量编程语言兼容，因此非常流行且易于使用。

多语言支持允许使用Storm进行更轻松的开发。当遇到故障或故障时，主管将重新启动并恢复状态。

对于数据流中的快速问题解决，ApacheStorm非常有用。但是，它的使用和安装更具挑战性。

什么是阿帕奇火花(apache spark)？

Spark使用大数据技术发布系统和大数据集。但是，它缺少群集资源管理器，因此需要使用外部群集资源管理器。

数据被分成若干批，然后分组，这样就可以轻松地适当处理大量数据。离散化流系统与流操作符结合使用以实现这一点。

开发人员可以将Spark与Python、Java和Scala结合使用，但不能使用任何其他编程语言。

由于有大量的API文档，因此更容易理解和使用Spark。由于可以使用相同的基本代码，因此可以降低开发成本。

虽然Spark不能提供快速解决方案，但它更通用，可以用于解决更多问题。它可以处理批处理和迭代处理。

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ApacheStorm和ApacheSpark之间的主要区别

• Apache Storm支持实时数据流功能和处理。ApacheSpark使用批处理来处理大型数据集。
• 分区和元组是Storm的构建块，而Spark利用了数据流。
• 由于内置多语言功能，Storm可以与许多不同的编程语言一起工作。Spark只能与Java、Python和Scala一起使用。
• 使用Storm的开发成本更高，因为流处理不能使用相同的基本代码。Spark可以，因此价格更低。
• Storm的吞吐量是每节点每秒10k条记录，而Spark的吞吐量是每节点每秒100k条记录。

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要总结的比较表

结论

开发人员一直在争论ApacheStorm和Spark。尽管Storm提供了更快的解决方案，但它的使用难度更大，成本也更高。

Spark由于有很多可用资源而更容易理解，因此使用Spark的开发人员可以进行更平稳的过渡。