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Spark streaming vs JStorm

大部分时候大家在选择技术方案的时候还是比较迷茫,是该选择JStorm还是Spark Streaming? 一般会流于一些并不重要问题的讨论,最后做出目光非常短浅的选择,几个月之后再改变技术方案。造成严重的开发量的浪费,甚至拖延关键产品的上线,或者上线后问题层出不穷,不断和业务方妥协谈判。所以,明确这两个最主流的流计算框架的应用场景至关重要,下面我说下经验之谈,避免更多的人走弯路。 Spark Streaming和JStorm的本质区别是想要解决的问题不同: Spark Streaming是批量处理的Spark向流计算多迈了一步; JStorm是真正的流式流水线计算向批量计算(trident可以有部分的批量处理)多迈出了一步。 使得看似毫不相关的两个问题有了交集。这个交集让很多人困惑。其实根本的问题是真正理解流计算本质的项目负责人少之又少。流计算不是实时计算。实时计算和离线计算对应,是计算的场景,是需求。流计算和批量计算对应是计算的方式。流计算的本质是:无状态性!批量计算的本质是有状态计算,或者说没有状态性的批量计算根本就是流计算,只是把时间维度的计算变成了空间维度的计算。而有状态的流计...

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