大数据技术学习之Storm、Spark学习手册，这还不码住学起来-Toy模板网

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Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。

1.Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Storm的适用场景：
1）流数据处理
Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。

2.Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发，类似于Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark基于Map Reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。

Spark的适用场景：
1）多次操作特定数据集的应用场合
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。
2）粗粒度更新状态的应用
由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。

3.Hadoop是实现了MapReduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中，所以Hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。
Hadoop的适用场景：
1）海量数据的离线分析处理
2）大规模Web信息搜索
3）数据密集型并行计算

简单来说：
Hadoop适合于离线的批量数据处理适用于对实时性要求极低的场景
Storm适合于实时流数据处理，实时性方面做得极好
Spark是内存分布式计算框架，试图吞并Hadoop的Map-Reduce批处理框架和Storm的流处理框架，但是Spark已经做得很不错了，批处理方面性能优于Map-Reduce，但是流处理目前还是弱于Storm，产品仍在改进之中

相信看到这里，大家应该对Hadoop、Storm和Spark的学习内容及路线有了一定认识，那现在是不是需要一份学习Storm和Spark的宝典了呢？

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主要结构

本篇结合真实的大数据用例，为读者提供了快速设计、实施和部署实时分析所需的技巧，主要涉及以下内容:

探讨大数据技术和框架。
比照实时分析与批量分析的应用情景，应对大数据实践所面临的挑战。
采用Apache Storm的编程范式开发处理、分析实时数据的现实应用。
接受处理实时事务性数据。
针对不同任务和产品部署情况，优化Apache Storm实现。
使用Amazon Kinesis和Elastic MapReduce进行数据的处理和流传递。
使用Spark SQL进行交互式、探索式的数据分析。
应用Spark Streaming进行实时分析。
为实时和批量分析开发通用型的企业架构和应用。

整体预览

本篇根据业务应用需求选用恰当的技术平台，既涵盖了不同实时数据处理框架和技术的基础知识，又论述了大数据批量及实时处理的差异化细节，还深入探讨了使用Storm、Spark 进行大数据处理的技术和程序设计概念。

以丰富的应用场景及范例说明如何利用Storm 进行实时大数据分析，既涉及了Storm的组件及关键概念内部实现的基础，又整合了Kafka来处理实时事务性数据，还探讨了Storm微小批处理抽象延伸的Trident框架和性能优化。此外，包括了使用Kinesis服务在亚马逊云上处理流数据的内容。本篇后半部分着重介绍了如何利用Spark为实时和批量分析开发通用型的企业架构和应用，既可通过RDD编程轻松实现数据转换和保存操作，亦介绍了Spark SQL访问数据库的实践案例，还扩展了Spark Streaming 来分析流数据，最后利用Spark Streaming和Spark批处理等实现了实时批处理兼顾的Lambda架构。

第1章：大数据技术前景及分析平台

本章探讨了大数据技术领域的各个方面。已经讨论过大数据环境中所使用的主要术语、定义、缩略语、组件和基础设施，还描述了大数据分析平台的架构。此外，还从顺序处理到批处理，到分布式，再到实时处理探讨了大数据的各种进深计算方法。在本章结尾，相信大家者现在已经熟悉了大数据及其特点。

第2章：熟悉Storm

本章涉及不少Storm及其历史沿革等方面内容，介绍了Storm的组件以及Storm某些关键概念的内部实现。其中浏览分析了实际的代码，现在希望大家可以搭建Storm(本地版和集群版)并运行Storm，编程部分基本范例。

第3章：用Storm处理数据

本章重点在于让读者熟悉Kafka及其基础知识。此外，还整合了Kafka和Storm,探索了Storm的文件和套接字等其他数据源，然后介绍了可靠性和锚定等概念，还对Storm的联结和批处理模式建立了理解。最后，通过Storm与数据库的集成，了解并实现了Storm中的持久性。本章介绍了一些动手练习示例，建议大家自行尝试实现。

第4章：Trident概述和Storm性能优化

本章重点在于让大家熟悉Trident框架，以其作为Storm微小批处理抽象的延伸。我们已经看到了Trident 的各种关键概念和操作，然后还探索了Storm 内部与LMAX、ZeroMQ和Netty的联系。最后总结了Storm 性能优化方面的内容。

第5章：熟悉Kinesis

在本章中，讨论了Kinesis用于处理实时数据馈送的架构。使用AWSAPI探索了Kinesis流生产者和消费者的开发。最后，还提到诸如KPL和KCL此类更高级的API以及它们的示例，来作为创建Kinesis生产者和消费者的推荐机制。

第6章：熟悉Spark

在本章中，讨论了Spark及其各种组件的架构，还谈到了Spark框架的一些核心组件，如RDD。此外，讨论了Spark 及其各种核心API的包装结构，还配置了Spark 集群，并用Scala和Java编写并执行了第一个Spark作业。

第7章：使用RDD编程

在本章中，讨论了SparkRDDAPI提供的各种转换及操作，还讨论了各种现实问题，并通过使用Spark转换及操作来解决它们。最后，还讨论了Spark提供的用于性能优化的持久性/高速缓存。

第8章：Spark的SQL查询引擎一Spark SQL

本章涵盖了Spark SQL架构和各种组件在内的多个方面，还讨论了在Scala中编写Spark SQL作业的完整过程，同时讨论了将Spark RDD转换为DataFrame的各种方法。在本章的中间部分，执行了Spark SQL的各种示例，包括使用如Hive/Parquet这些不同数据格式以及如模式演化和模式合并等重要方面，最后讨论了Spark SQL代码/查询的性能调优的各个方面。