简单对比Spark和Storm

2013年参与开发了一个类似storm的自研系统， 2014年使用过spark 4个多月，对这两个系统都有一些了解。

下面是我关于这两个系统的简单对比：

Spark：

1. 基于数据并行，https://en.wikipedia.org/wiki/Data_parallelism。相同的操作作用在数据的不同部分，利用transformation的pipeline提高性能。

2. 本质上是batch processing，latency 通常> 1s。

3. RDD是spark的核心，封装了分布式的细节，即partition和根据lineage恢复数据。shuffle牵涉到数据在网络间的移动，为了容错，中间结果要落地磁盘，因此在一些应用中会是瓶颈。

4. RDD是immutable和coarse granularity，简化了设计。

5. 比较像优化（扩展）了MapReduce的计算框架，并将数据放进了内存，加速迭代计算，非常适合于迭代式应用，比如机器学习，adhoc查询，图计算等。

Storm：

1. 基于任务并行。https://en.wikipedia.org/wiki/Task_parallelism。请求（或者说event）流进系统依次被topology上的task执行。不同task是并行（concurrent）执行。

2. 本质是realtime processing, latency 通常 < 1s。(Storm Trident支持批处理)。

3. 资源管理（在哪些机器上起task）和task间通信是storm的核心。

4. 比较像传统的实时后台系统多个模块（application）拼接成一个大的应用。

所以，可以看到spark和storm有不同的应用场景。能和storm比较的是spark streaming. spark streaming是一个spark的流式处理器，

基本的原理是：将一个时间窗口的数据收集起来，转换成RDD，再根据业务逻辑生成新的RDD，最后遍历结果RDD，把数据发出去。

spark streaming是一个分布式系统，也有分布式系统的复杂性。比如，receiver failure的时候，可能会丢数据。

参考资料：

1. spark paper。http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf

2. committer的报告。Yahoo compares Storm and Spark。http://www.slideshare.net/ChicagoHUG/yahoo-compares-storm-and- spark?ref=http://yahoohadoop.tumblr.com/post/98213421641/storm-and-spark-at-yahoo-why-chose-one-over-the

3. committer的报告。storm和spark streaming的对比。http://www.slideshare.net/ptgoetz/apache-storm-vs-spark-streaming