Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

一、Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。

1.Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。

Storm的适用场景：

1）流数据处理

Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。

2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。

2.Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算， 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

Spark的适用场景：

1）多次操作特定数据集的应用场合

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。

2）粗粒度更新状态的应用

由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

3.Hadoop是实现了MapReduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中，所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

Hadoop的适用场景：

1）海量数据的离线分析处理

2）大规模Web信息搜索

3）数据密集型并行计算

简单来说：

Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景
Storm适合于实时流数据处理，实时性方面做得极好
Spark是内存分布式计算框架，试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架，但是Spark已经做得很不错了，批处理方面性能优于Map-Reduce，但是流处理目前还是弱于Storm，产品仍在改进之中

二、hadoop的应用业务分析

大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。

目前主流的三大分布式计算系统分别为Hadoop、Spark和Strom：

• Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。
• Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。
• Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能。

Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。

Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据，应用场景如下：

• 场景1：数据分析，如京东海量日志分析，京东商品推荐，京东用户行为分析
• 场景2：离线计算，（异构计算+分布式计算）天文计算
• 场景3：海量数据存储，如京东的存储集群

三、浅谈Hadoop的基本原理

Hadoop分布式处理框架核心设计：

• HDFS：(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统；
• MapReduce：是一种计算模型及软件架构。

2.1 HDFS

HDFS（Hadoop File System），是Hadoop的分布式文件存储系统。

将大文件分解为多个Block，每个Block保存多个副本。提供容错机制，副本丢失或者宕机时自动恢复。默认每个Block保存3个副本，64M为1个Block。将Block按照key-value映射到内存当中。

图二 数据写入HDFS

图三 HDFS读取数据

2.2 MapReduce

MapReduce是一个编程模型，封装了并行计算、容错、数据分布、负载均衡等细节问题。MapReduce实现最开始是映射map，将操作映射到集合中的每个文档，然后按照产生的键进行分组，并将产生的键值组成列表放到对应的键中。化简（reduce）则是把列表中的值化简成一个单值，这个值被返回，然后再次进行键分组，直到每个键的列表只有一个值为止。这样做的好处是可以在任务被分解后，可以通过大量机器进行并行计算，减少整个操作的时间。但如果你要我再通俗点介绍，那么，说白了，Mapreduce的原理就是一个分治算法。

• MapReduce计划分三个阶段执行，即映射阶段，shuffle阶段，并减少阶段。
• 映射阶段：映射或映射器的工作是处理输入数据。一般输入数据是在文件或目录的形式，并且被存储在Hadoop的文件系统（HDFS）。输入文件被传递到由线映射器功能线路。映射器处理该数据，并创建数据的若干小块。
• 减少阶段：这个阶段是：Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后，它产生一组新的输出，这将被存储在HDFS。

图四 MapReduce

2.3 HIVE

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具， 可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，这套SQL 简称HQL。使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。

图五 HIVE体系架构图

由上图可知，hadoop和mapreduce是hive架构的根基。Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、WEB GUI、metastore和Driver(Complier、Optimizer和Executor)。

Hadoop与Storm的对比

1、Hadoop上运行的是MapReducejobs，而在Storm上运行的是topology。

2、 Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转。

3、hadoop的数据源是HDFS上某文件夹下已经存在的TB级的大数据，待处理的数据是相对不变的;而Storm的数据源是实时新增的B或KB级的小数据，处理的数据是支持增加的。

4、一个MapReduce job数据处理完后会自动结束， 而一个topology数据处理完后会一直等待下一个数据的到来，不会自动停止(除非你手动强制停止)。

5、hadoop擅长批处理、吞吐量大、做全量数据的离线分析，Storm的优势是数据的实时分析，以实时性高被广泛应用，单位时间内的吞吐量要小于hadoop。

6、对比Hadoop的批处理，Storm是一个实时处理计算框架，是针对在线业务而存在的计算平台。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时。Storm同样具备容错和分布计算这些特性。

Storm易于扩展，随着业务的发展，数据量、计算量的增大，只需要添加机器和改变对应的topology(拓扑)设置。Storm使用Zookeeper进行集群协调，充分保证集群的稳定运行。Storm一旦递交topology就会一直运行，直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务，一个节点挂了不能影响我的应用。

7、Hadoop下的Map/Reduce计算框架对于数据的处理流程是：

(1) 将要处理的数据上传到Hadoop的文件系统HDFS中。

(2) Map阶段: 对于大量的数据进行切分，划分为M个16~64M的数据分片(可通过参数自定义分片大小)。调用Mapper函数：Master为Worker分配Map任务，每个分片都对应一个Worker进行处理。各个Worker读取并调用用户定义的Mapper函数处理数据，并将结果存入HDFS，返回存储位置给Master。一个Worker在Map阶段完成时，在HDFS中，生成一个排好序的Key-values组成的文件。并将位置信息汇报给Master。

(3)Reduce阶段：Master为Worker分配Reduce任务，他会将所有Mapper产生的数据进行映射，将相同key的任务分配给某个Worker。调用Reduce函数：各个Worker将分配到的数据集进行排序，并调用用户自定义的Reduce函数，并将结果写入HDFS。每个Worker的Reduce任务完成后，都会在HDFS中生成一个输出文件。

使用Hadoop需要先将数据put到Hdfs，按每16-64MB切一个文件的粒度来计算，1分钟已经过去了，Hadoop 开始计算时，开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就计算完，然后假设写数据库也花了很少的时间，这样从数据产生到最后可以使用已经过去了两分钟多。

8、Storm是一个流式计算框架，对于数据的处理流程是：Storm将数据以Stream的方式，并按照Topology的顺序，依次处理并最终生成结果。

流计算

流计算是数据产生时，就有一个程序一直在监控数据，产生一行就通过传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，可以在毫秒内完成。

storm特性

   1.适用场景广泛： storm可以实时处理消息和更新DB，对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理(分布式方法调用，即DRPC），storm的这些基础API可以满足大量的场景。

   2. 可伸缩性高:  Storm的可伸缩性可以让storm每秒可以处理的消息量达到很高。扩展一个实时计算任务，你所需要做的就是加机器并且提高这个计算任务的并行度 。Storm使用ZooKeeper来协调集群内的各种配置使得Storm的集群可以很容易的扩展。

   3. 保证无数据丢失： 实时系统必须保证所有的数据被成功的处理。 那些会丢失数据的系统的适用场景非常窄， 而storm保证每一条消息都会被处理， 这一点和S4相比有巨大的反差。

   4. 异常健壮： storm集群非常容易管理，轮流重启节点不影响应用。

   5. 容错性好：在消息处理过程中出现异常， storm会进行重试

   6. 语言无关性： Storm的topology和消息处理组件(Bolt)可以用任何语言来定义， 这一点使得任何人都可以使用storm.