storm和flink的区别 flink与spark streaming区别

1、FlinkFlink是一个开源流处理框架storm和flink的区别，用于处理无界和有界数据流它提供storm和flink的区别了高性能低延迟的数据处理能力storm和flink的区别，是大数据处理领域的新兴技术3 NoSQL数据库 NoSQL数据库是大数据存储的重要组成部分，它们提供了与传统关系型数据库不同的数据模型，适用于处理大规模高并发的数据读写需求掌握一种或多种NoSQL。

2、相比之下，批处理计算引擎通常需要几分钟或几小时才能提供结果，难以满足此类应用的时效性要求因此，流式计算引擎应运而生，旨在提供实时数据处理能力常见流式计算引擎包括SparkStorm和Flink典型的实时计算流程涉及实时数据采集消息队列缓存流式计算引擎处理以及结果存储Flume用于实时收集数据，消息。

3、流数据的处理面临挑战，由于其快速大量和连续性，要求处理系统具备“一次存取持续处理有限存储近似结果快速响应”的特性目前主流的流数据计算框架包括Apache旗下的StormSpark Streaming和Flink，其中Flink和Storm采用“Native Streaming”即时处理，而Spark Streaming则采用“Microbatch”分批处理F。

4、与JStorm直接重写Storm的方式不同，Blink在改造Flink的同时，也积极向Flink社区贡献代码和想法 统一流计算引擎的选择最终，阿里巴巴选择了Blink作为统一的流计算引擎，这反映出与开源社区合作时，尊重沟通和持续投入的重要性总结JStorm和Blink都是阿里巴巴在大数据处理领域的重要尝试和贡献JStorm通过。

5、实时计算团队基于Apache Storm构建了一个早期的实时计算平台但在长期维护过程中，Apache Storm的一些设计和实现缺陷逐渐暴露出来Apache Flink出现后，它在计算接口计算性能和可靠性方面的出色性能使我们决定将Apache Flink用作新一代实时计算平台的计算引擎与Storm和其他流计算框架相比，Flink具有更高级的计算框架。

6、2015年，JStorm被捐赠给Apache基金会，成为Storm的子项目当时，阿里巴巴团队积极投入开源，封仲淹表示Storm的后续发展将基于JStorm然而，JStorm在Apache孵化器中的命运并未如愿，与Storm社区的关系似乎变得复杂相比之下，Flink和Blink的故事则有所不同Flink是一个由柏林工业大学开发的流计算引擎，后来。

7、30 Flink一个分布式处理引擎框架，用于无边界和有边界数据流上的有状态计算，设计用于在所有常见的集群环境中运行31 Storm一个分布式实时计算系统，能够轻松可靠地处理数据流，类似于Hadoop的实时批处理32 Cassandra一款可伸缩高可用高性能去中心化的分布式数据库，最初由Facebook为了解决。

8、实现容器的自动化部署扩展与管理九大数据技术 Flink介绍Flink的设计原理应用与优化方法，了解其在实时数据流处理方面的优势 Storm解析Storm的数据流处理原理与使用方法，适用于实时性要求较高的应用 Spark揭示Spark的计算框架与离线处理能力，了解其在大数据处理方面的广泛应用。

9、FlinkStormSpark Streaming 的反压机制都采用动态反馈自动反压原理，可以动态反映节点限流情况，进而实现自动的动态反压Flink Web UI 的反压监控提供了 Subtask 级别 的反压监控监控的原理是 通过ThreadgetStackTrace 采集在 TaskManager 上正在运行的所有线程，收集在缓冲区请求中阻塞的线程数。

10、Flink一个开源流处理框架它提供了高性能低延迟的流数据处理能力，并支持事件时间处理和状态管理等高级功能Storm一个开源的分布式实时计算系统它用于处理大量数据流，具有低延迟和高吞吐量的特点此外，Hadoop生态圈还包括许多其他工具和框架，如RPCRemote Procedure Call，远程过程调用协议等。

11、4 图处理模式Graph Processing该模式专注于计算数据之间的关系数据通常以图的形式表示，以便解决社交网络分析路径规划和推荐系统等复杂问题这四种计算模式通常在大规模分布式计算框架中实现，例如HadoopSparkStorm和Flink，以应对大数据量的处理需求大数据时代是指社会在信息技术和经济发展方面。

12、Storm 实现了低延迟，还做不到高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态Spark Streaming通过采用微批处理方法实现了高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力，也不能使窗口与自然时间相匹配，并且表现力欠佳而flink就是目前为止的 我们在选择一个新的技术框架的时候，首先考虑的是他的应用场景。

13、批处理框架MapReduceSpark并行处理海量数据集，将复杂任务分解为较小的并行任务流处理框架StormFlink实时处理快速移动的数据流，支持快速响应和洞察机器学习库TensorFlowPyTorch提供算法和工具，用于从数据中提取模式和识别趋势4 数据分析 统计和数据挖掘工具用于执行高级数据。

14、HBase 是一个高可靠性高性能面向列可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群kafka Apache旗下的一个高性能，高吞吐量的分步式消息总线系统Storm 一个分布式的容错的实时计算系统使用Storm进行实时大数据分析Flink 可扩展的批处理和流式数据处理。

15、1批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduceApache Spark等2流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流流式计算框架可以实时接收和处理数据，根据需要输出结果典型的流式计算框架包括Apache FlinkApache StormApache。

16、窗口类型是流分析中另一个重要概念时间窗口用于聚合数据，并非局限于固定类型，用户可根据需求选择或自定义窗口有状态计算也是流处理框架的核心功能，用于记录和更新数据处理状态实现有状态计算时，一般需在第三方存储中维护状态，如 Flink 中的 RockDB流行的流处理框架包括 Apache StormSpark。