# Storm和Flink比较及选择指南
## 1. 理解需求
在选择使用Storm还是Flink之前，需要先了解自己的需求和场景。Storm适合实时数据处理，处理速度快但不支持状态管理；Flink支持状态管理和事件时间处理，适合复杂的流处理场景。
## 2. 比较Storm和Flink
下面是Storm和Flink的比较表格：
| 特点 | Storm
storm、spark streaming、flink是三个最著名的分布式流处理框架，并且都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。1、Apache Storm Storm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以
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2023-08-01 13:50:35
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# Flink、Spark、Storm之间的比较与选择
## 引言
在大数据领域的实时处理中，Flink、Spark和Storm是最常用的三个框架。它们都具有强大的实时计算能力，但在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择适合的框架。本文将从流程、特点和使用场景等方面对这三个框架进行比较，并给出选择的建议。
## 流程
下面是一个简单的流程图，展示了选择框架的一般步骤：
```mermaid
原创
2023-12-10 07:42:51
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实时计算框架对比 - flink，storm，spark 三者的区别我相信有不少的工程师都有着这样的处境，在学flink之前很好奇flink，storm，spark的区别是什么，为什么现在很多企业都在往flink方向转它的优势是什么，为什么不适用storm，为什么不适用spark，在下面的内容中我会为大家解答。希望可以帮助大家，也希望大家看了之后可以提出自己宝贵建议。有限数据集和无限数据集&nbs
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2023-07-18 13:14:27
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一.流处理语义At most once（最多一次）：每条数据记录最多被处理一次，潜台词也表明数据会有丢失（没被处理掉）的可能。At least once（最少一次）：每条数据记录至少被处理一次。这个比上一点强的地方在于这里至少保证数据不会丢，至少被处理过，唯一不足之处在于数据可能会被重复处理。Exactly once（恰好一次）：每条数据记录正好被处理一次。没有数据丢失，也没有重复的数据处理。这一
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2023-10-09 12:52:01
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storm、spark streaming、flink都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行,都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。Apache Storm在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（mast
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2023-07-11 17:13:40
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阿里妹导读：本文将为大家展示饿了么大数据平台在实时计算方面所做的工作，以及计算引擎的演变之路，你可以借此了解Storm、Spark、Flink的优缺点。如何选择一个合适的实时计算引擎？Flink凭借何种优势成为饿了么首选？本文将带你一一解开谜题。一 、平台现状下面是目前饿了么平台现状架构图： 来源于多个数据源的数据写到kafka里，计算引擎主要是Storm,Spark和Flink，计算引
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2023-11-17 22:06:51
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文章目录一、Flink简介二、Flink、Spark和Storm对比三、Flink原理流处理和批处理的差别Flink执行原理四、如何选择实时框架六、Flink架构七、Flink基本组件八、Flink应用场景分析 一、Flink简介Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（b
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2023-08-11 19:45:41
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在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。1. Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API情况如下：Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：2. Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connecto
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2023-08-29 16:57:17
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1. 背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架。其中 Apache Storm(以下简称“Storm”)在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的可靠性保证测试)，有管理平台、常用 API 和相应的文档，大量实时作业基于 Storm 构建。而 Apache Flink(以下简称“Flink”)在近期倍受关注，
## Flink、Storm还是Spark？该如何选择？
在大数据处理领域，Flink、Storm和Spark都是非常流行的分布式计算框架。但是在选择合适的框架时，我们需要考虑自己的需求和应用场景。本文将为你介绍Flink、Storm和Spark的特点和适用场景，并提供一些代码示例以帮助你进行选择。
### Flink
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了低延迟、高吞吐量的
原创
2023-11-23 08:41:48
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引言随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是flink在实现上和spark存在着很大的区别，flin
一、Spark Stream、Kafka Stream、Storm等存在的问题在设计一个低延迟、exactly once、流和批统一的，能够支撑足够大体量的复杂计算的引擎时，Spark Stream等的劣势就显现出来。Spark Streaming的本质还是一个基于microbatch计算的引擎。这种引擎一个天生的缺点就是每个microbatch的调度开销比较大，当我们要求的延迟越低，额外的开销就
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2023-11-11 07:41:54
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流框架基于的实现方式分为两大类。第一类是Native Streaming，这类引擎中所有的data在到来的时候就会被立即处理，一条接着一条（HINT： 狭隘的来说是一条接着一条，但流引擎有时会为提高性能缓存一小部分data然后一次性处理），其中的代表就是storm和flink。第二种则是基于Micro-batch，数据流被切分为一个一个小的批次， 然后再逐个被引擎处理。这些batch一般是以时间为
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2023-08-11 19:46:06
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1.Flink架构及特性分析Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。 1.1 基本架构下
1. Flink、Storm、Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务，数据是一条一条的源源不断地处理，而MapReduce、spark只支持批处理任务，spark-streaming本质上是一个批处理，采用micro-batch的方式，将数据流切分成细粒度的batch进行处理。Flink同时支持流处理和批处理，一条数据被处理完以后，序列化到缓存后，以固定的缓存块为单位进行网
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2023-08-03 19:00:38
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引言 随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。我们最近也对一款业内非常火的大数据产品 - Apache Flink做了调研，今天与大家分享一下。Apache Flink(以下简称flink) 是一个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。是不是听起来很像spark？没错，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户。虽然目标非常类似，但是f
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2023-08-04 14:23:43
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实时处理（流处理）结论Spark和Flink的数据源最好都是Kafka等消息队列，这样才能更好的保证Exactly-Once（精准一次）；作为流处理框架，Flink是当前最优秀的实时处理框架，并处于飞速发展的状态中；Spark社区活跃度高，生态圈庞大，Spark-Streaming技术成熟稳定，且Spark是批处理框架中使用最为广泛的框架，如果需要批处理的情况下，批处理和流处理都是用Spark，可
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2023-07-12 03:11:05
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新一代Flink计算引擎（1） Flink概述目前开源大数据计算引擎有很多的选择，比如流处理有Storm、Samza、Flink、Spark等，批处理有Spark、Hive、Pig、Flink等。既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark。 虽然Spark和Flink都支持流计算，但Spark是基于批来模拟流的计算，而Flink则完
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2024-01-23 19:23:25
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一、Flink与Storm两个框架的对比 二、Flink 的特性1、高吞吐、低延迟、高性能2、支持带事件的窗口（window） 操作：time、count、session、data-driven3、支持有状态计算的 exactly once 语义4、支持具有反压功能的持续流模型5、支持基于轻量分布式快照（snapshot） 实现的容错6、同时支持 batch on streaming 处
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2023-07-11 16:18:13
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