Apache Hadoop

Hadoop是一个开源的分布式处理框架。Hadoop用于存储大型数据集并在各种集群上运行分布式分析过程。当许多组织受到预算和时间限制时，Hadoop是许多组织选择的快速存储大型数据集的选择。

Hadoop之所以高效，是因为它不需要大数据应用程序来通过网络发送大量数据，并且具有强大的性能，因为即使集群或单个服务器出现故障，大数据应用程序也可以继续运行。Hadoop MapReduce仅限于一次处理一个作业的批处理。这就是为什么现在Hadoop被广泛用作数据仓库工具而不是数据分析工具的原因。

Apache Spark

Spark是数据并行开源处理框架。Spark工作流是在Hadoop MapReduce中设计的，但相对而言比Hadoop MapReduce效率更高。Apache Spark的佳功能是它不使用Hadoop YARN来运行，而是拥有自己的流API和独立的进程，可在不同的短时间间隔内进行连续批处理。在某些情况下，Spark的运行速度比Hadoop快100倍，但是没有自己的分布式存储系统。这就是为什么大多数大数据项目在Hadoop上安装Apache Spark，以便可以通过使用Hadoop分布式文件系统中存储的数据在Spark上运行大数据应用程序的原因。

Apache Storm

Storm是一个任务并行，开源的分布式计算系统。Storm在拓扑（即有向非循环图）中具有独立的工作流程。Storm中的拓扑会一直执行，直到出现某种干扰或系统完全关闭为止。Storm不能在Hadoop集群上运行，而是使用Zookeeper及其自己的奴才辅助工具来管理其进程。Storm可以读写文件到HDFS。

目的不是要就哪一个优于另一个做出决定，而是要了解Hadoop，Spark和Storm这三个要素的区别和相似之处。Apache Hadoop在大数据市场上炙手可热，但其近亲Spark和Storm更为火爆。

Spark vs.Hadoop vs.Storm

了解相似之处:

1）Hadoop，Spark和Storm都是开源处理框架。

2）Hadoop，Spark和Storm都可用于实时BI和大数据分析。

3）Hadoop，Spark和Storm都提供容错能力和可伸缩性。

4）Hadoop，Spark和Storm都是大数据应用程序开发人员的框架选择（基于需求），因为它们的实现方法简单。

5）Hadoop，Spark和Storm都是在基于JVM的编程语言（分别为Java，Scala和Clojure）中实现的。

了解差异：

1） 数据处理模型

Hadoop MapReduce适合批处理。对于需要实时选项的大数据应用程序，组织必须使用其他开源平台，例如Impala或Storm。Apache Spark的设计用途不只是简单的数据处理，因为它可以利用现有的机器学习库和流程图。由于Apache Spark的高性能，它可以用于批处理和实时处理。Spark提供了一个将所有平台都使用单一平台的机会，而不是将任务分散在不同的开源平台上，从而避免了学习和维护不同平台的开销。

微分批处理是一种特殊的批处理，其中批大小较小。通过微分批处理，窗口化变得容易了，因为它提供了状态数据的计算。Storm是一个完整的流处理引擎，支持微批处理，而Spark是一个批处理引擎，它具有微批处理功能，但是从严格的意义上讲，它不提供对流的支持。

2） 表现

Spark处理内存中的数据，而Hadoop MapReduce在执行映射操作或减少操作后仍会保留回到磁盘，因此与Spark在这方面相比，Hadoop MapReduce落后了。像任何其他数据库一样，Spark需要大量内存-因为它将进程加载到内存中并存储以进行缓存。但是，如果Spark在YARN之上运行 各种其他需要资源的服务，则Spark可能会丧失性能。就Hadoop MapReduce而言，该工作一旦完成便被终止，这使得它可以与其他对资源的需求服务一起运行，而性能却略有不同。

同样，比较Spark和Storm可以提供容错能力和可伸缩性，但是处理模型不同。Spark分批处理事件，这些事件在处理事件之前会在很短的时间内出现，而Storm一次处理一次。因此，Spark具有几秒钟的延迟，而Storm仅以毫秒的延迟处理事件。

当整个数据都可以容纳在内存中时，Spark在专用群集上具有良好的性能，而当数据不能容纳在内存中时，Hadoop可以在其他服务上表现良好。当应用程序需要不到一秒的延迟而又不会丢失数据时，Storm是一个不错的选择，而Spark可以用于状态计算中，以确保事件仅被处理一次。

3） 易于发展

Hadoop开发：

Hadoop MapReduce用Java编写。尽管需要花一些时间来理解和学习Apache Pig的语法，但Apache Pig使在Hadoop中的开发变得更加容易。为了将SQL兼容性添加到Hadoop，开发人员可以在Hadoop之上使用Hive。实际上，有几种数据集成服务和工具可让开发人员无需任何编程即可运行MapReduce作业。Hadoop MapReduce缺少交互模式，但是Impala之类的工具提供了完整的Hadoop查询包。

Spark开发：

Spark使用Scala元组，并且只能通过嵌套通用类型来增强它们，因为Scala元组很难用Java实现。但是，这不需要牺牲编译时类型的安全检查。

Storm开发：

Storm使用处理模型所固有的DAG。有向无环图中的每个节点都以某种方式转换数据并继续该过程。有向无环图中各节点之间的数据传输具有自然接口，这是通过Storm元组进行的。但是，这可以通过牺牲编译时间类型的安全检查为代价来实现。

Spark具有交互模式，因此Spark易于编程，而Hadoop无法直接实现。但是，出现了许多工具来简化Hadoop编程。另外，如果该项目需要通过API调用进行数据浏览的交互模式，那么Storm不支持​​该模式。必须使用Spark。

Hadoop，Spark和Storm具有其自身的优势，但是在某些方面，例如开发成本，性能和数据处理模型，消息传递保证，延迟，容错和可伸缩性，在决定哪一个更适合于某个应用程序方面起着至关重要的作用。特定的大数据应用程序。

对于大数据分析堆栈而言，Hadoop，Spark或Storm都是不错的选择，而选择理想的解决方案仅是考虑上述异同的问题。开源工具的优点在于-基于应用程序需求，工作负载和基础架构，理想的选择是将Spark和Storm与其他开源工具（如Apache Hadoop，Apache Kafka，Apache Flume等）结合在一起。

无论组织选择哪种开源工具（无论是Hadoop，Spark，Storm还是这三种工具的组合），都已经改变了实时商业智能，因为所有中型到大型组织都在拥抱自己的优势。