Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架比较

比较项 Storm Spark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm; 这三个框架各有优势，现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目，下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析，以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。

Hadoop MapReduce 是三者中出现最早，知名度最大的分布式计算框架，最早由 Google Lab 开发，使用者遍布全球(Hadoop PoweredBy);主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低，原生支持 Java 语言开发 MapReduce ，其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高，中间结果可以保存在内存中，从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持，多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计，因此在实时分析/性能监测等需要高时效性的领域广泛采用，而且它理论上支持所有语言，只需要少量代码即可完成适配器。

下面的表格是对三者部分特性的比较，描述时间为 2015-5-3，三个项目均处于快速迭代中，文中描述特性会随时产生变化，如果与官方文档产生出入以官方文档为准。

表格说明：

开源时间以 github 上最早的 commit 或者官网上最早发布版本的时间为准。

当前版本与特性描述截止 2015-5-3。

相关资料量通过比较官方文档、搜索引擎、论坛等途径得出。

部分比较数据来源于实践或相关文章(未找到出处)。

本文会保持更新，如果数据发现有出入，欢迎指正。

参考资料：

Hadoop 官网

Spark Streaming

Storm 官网

via：dotNet大数据

来源：36大数据