这是2种不同的架构。 他们的区别是SparkStreaming的吞吐量非常高，秒级准实时处理，Storm是容错性非常高，毫秒级实时处理 解释：sparkStreaming是一次处理某个间隔的数据，比如5秒内的数据，批量处理，所以吞吐量高。 Storm是来一条处理一条，所以速度快，不存在 ...

Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息 ...

流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240 ...

转http://hadoop1989.com/2016/03/15/KafkaStreaming/ 在Spark1.3之前，默认的Spark接收Kafka数据的方式是基于Receiver的，在这之后 ...

（1）设计理念 　　1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 　　2、Flink是基于事件驱动的，是面向流的处理框架, Flink基于每个事件一行一行地流式处理，是真正 ...

原文地址：https://www.pianshen.com/article/1983342380/ flink，storm，spark 三者的区别 我相信 ...

简介 Kafka 0.10的Spark Streaming集成设计与0.8 Direct Stream方法类似。 它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1：1对应关系，以及对偏移 ...

本文主要是想聊聊flink与kafka结合。当然，单纯的介绍flink与kafka的结合呢，比较单调，也没有可对比性，所以的准备顺便帮大家简单回顾一下Spark Streaming与kafka的结合。 看懂本文的前提是首先要熟悉kafka，然后了解spark Streaming的运行原理 ...