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Storm和流处理简介
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一、storm简介
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1.1 简介
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storm 是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠进行大数据流的处理。通常用于实时分析，在线机器学习、持续计算、分布式RPC、ETL等场景。其具有以下特点：
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+ 支持水平横向扩展；
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+ 具有高容错性，通过ACK机制每个消息都不丢失；
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+ 处理速度非常快，每个节点每秒能处理超过一百万个tuples ；
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+ 易于设置和操作，并可以与任何编程语言一起使用；
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+ 支持本地模式，这意味着你开发的代码不必每次都要提交到服务器上才能运行，对于开发人员来说非常友好；
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+ 支持图形化管理界面。
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1.2 Storm与Hadoop对比
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Hadoop采用HDFS存储数据，采用MapReduce处理数据。MapReduce主要是进行数据的批处理，这使得Hadoop更适合于海量数据的离线处理，却不适合于实时性要求比较高的场景。而Strom的设计目标就是就是对数据进行实时计算，这使得其更适合实时数据分析等场景。
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1.3 Strom与spark Streaming对比
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严格意义上说spark Streaming并不是实时计算框架。 Spark Streaming接收实时输入的数据流，并将数据拆分为批处理，由Spark引擎处理后批量生成结果流。只不过 Spark Streaming 能够将数据流按秒级进行拆分，使得其能够得到接近于流处理的效果，但其本质上还是批处理（或微批处理）。
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1.4 Strom 与 Flink对比
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storm和Flink都是真正意义上的实时计算框架。其对比如下：
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| | storm | flink |
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| -------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
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| 状态管理 | 无状态 | 有状态 |
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| 窗口支持 | 对事件窗口支持较弱，缓存整个窗口的所有数据，窗口结束时一起计算 | 窗口支持较为完善，自带一些窗口聚合方法，并且会自动管理窗口状态 |
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| 消息投递 | At Least Once | Exactly Once |
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| 容错方式 | ACK机制：对每个消息进行全链路跟踪，失败或者超时时候进行重发 | 检查点机制：通过分布式一致性快照机制，对数据流和算子状态进行保存。在发生错误时，使系统能够进行回滚。 |
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> 注 : 一般来说，对于消息投递，一般有以下三种方案：
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> + At Most Once : 投递保证每个消息会被投递0次或者1次，在这种机制下消息很有可能会丢失；
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> + At Least Once :投递保证了每个消息会被默认投递多次，至少保证有一次被成功接收，信息可能有重复，但是不会丢失；
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> + Exactly Once : 每个消息对于接收者而言正好被接收一次，保证即不会丢失也不会重复。
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二、流计算
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参考资料
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1. [流计算框架Flink与Storm的性能对比](http://bigdata.51cto.com/art/201711/558416.htm) |