为什么 Storm 比 Hadoop 快？是由哪几个方面决定的?

Question

为什么 Storm 比 Hadoop 快？是由哪几个方面决定的

Answer 1

“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面：
　　1. 延时 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，题主的“快”应该主要指这个。
　　2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。
　　首先明确一点，在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 我再补充一下。storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。下面对流计算和批处理系统流程
　　真个数据处理流程来说大致可以分三个阶段：
　　1. 数据采集与准备
　　2. 数据计算（涉及计算中的中间存储）， 题主中的“那些方面决定”应该主要是指这个阶段处理方式。
　　3. 数据结果展现（反馈）
　　1）数据采集阶段，目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列（比如kafaka,metaQ,timetunle）等。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统（比如HDFS），当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。二者在延时和吞吐上没太大区别，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别，流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统（storm）的数据进行运算，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统（hadoop），这里就有了延时的区别。
　　2）数据计算阶段，流计算系统（storm）的延时低主要有一下几个方面（针对题主的问题）
　　A： storm 进程是常驻的，有数据就可以进行实时的处理
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