标签：process tps 发送数据 项目 结束 意义 重复 状态 ssi
Storm 是一个开源的分布式实时计算框架，可以以简单、可靠的方式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。Storm 具有以下特点：
Hadoop 采用 MapReduce 处理数据，而 MapReduce 主要是对数据进行批处理，这使得 Hadoop 更适合于海量数据离线处理的场景。而 Strom 的设计目标是对数据进行实时计算，这使得其更适合实时数据分析的场景。
Spark Streaming 并不是真正意义上的流处理框架。 Spark Streaming 接收实时输入的数据流，并将数据拆分为一系列批次，然后进行微批处理。只不过 Spark Streaming 能够将数据流进行极小粒度的拆分，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）。
storm 和 Flink 都是真正意义上的实时计算框架。其对比如下：
| storm | flink | |
|---|---|---|
| 状态管理 | 无状态 | 有状态 |
| 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 |
| 消息投递 | At Most Once At Least Once |
At Most Once At Least Once Exactly Once |
| 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。 |
注 : 对于消息投递，一般有以下三种方案：
- At Most Once : 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；
- At Least Once : 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；
- 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。
在流处理之前，数据通常存储在数据库或文件系统中，应用程序根据需要查询或计算数据，这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。
而流处理则是直接对运动中数据的处理，在接收数据的同时直接计算数据。实际上，在真实世界中的大多数数据都是连续的流，如传感器数据，网站用户活动数据，金融交易数据等等 ，所有这些数据都是随着时间的推移而源源不断地产生。
接收和发送数据流并执行应用程序或分析逻辑的系统称为流处理器。流处理器的基本职责是确保数据有效流动，同时具备可扩展性和容错能力，Storm 和 Flink 就是其代表性的实现。
流处理带来了很多优点：
可以立即对数据做出反应：降低了数据的滞后性，使得数据更具有时效性，更能反映对未来的预期；
可以处理更大的数据量：直接处理数据流，并且只保留数据中有意义的子集，然后将其传送到下一个处理单元，通过逐级过滤数据，从而降低实际需要处理的数据量；
更贴近现实的数据模型：在实际的环境中，一切数据都是持续变化的，想要通过历史数据推断未来的趋势，必须保证数据的不断输入和模型的持续修正，典型的就是金融市场、股票市场，流处理能更好地处理这些场景下对数据连续性和及时性的需求；
分散和分离基础设施：流式处理减少了对大型数据库的需求。每个流处理程序通过流处理框架维护了自己的数据和状态，这使其更适合于当下最流行的微服务架构。
更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目： 大数据入门指南
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原文地址：https://www.cnblogs.com/heibaiying/p/11450828.html
