1）弹性计算资源
    将storm执行在yarn上后。Storm能够与其它计算框架（如mapreduce)共享整个集群的资源。这样当Storm负载骤增时，可动态为它添加计算资源。

负载减小时，能够释放资源。

2）共享底层存储
    执行在yarn上的Storm能够与其它计算框架共享HDFS存储，避免多个集群带来的维护成本。同一时候避免了数据跨集群复制带来的网络开销。
3）支持多个storm同一时候执行
    避免了维护成本带来了一个版本的集群。

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    1)弹性计算资源     将storm执行在yarn上后,Storm能够与其它计算框架(如mapreduce)共享整个集群的资源.这样当Storm负载骤增时,可动态为它添加计算资源. 负载减小时,能够 ...

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