### Spark Streaming与Storm比较
#### 一、应用场景与特点
**Storm** 和 **Spark Streaming** 都是目前广泛使用的实时流处理框架，它们各有优势，适用于不同的场景。
##### Storm应用场景：
1. **纯实时处理需求**：对于那些要求数据处理速度达到毫秒级别的场景，例如金融交易系统，Storm是理想的选择。这类系统无法容忍任何超过1秒以上的延迟。
2. **可靠的数据处理**：Storm提供了强大的事务机制和可靠性机制，确保数据处理过程中“不丢不重”，这对于要求极高精确性的应用场景非常重要。
3. **动态调整并行度**：对于资源有限的小型企业而言，能够根据业务高峰期和低谷期动态调整并行度的能力极为关键。这有助于更高效地利用集群资源。
4. **简单的实时计算**：如果只需要进行纯实时计算，没有复杂的交互式查询或转换算子的需求，那么Storm是一个很好的选择。
##### Spark Streaming应用场景：
1. **非纯实时处理需求**：如果实时性不是最重要的考量因素，而是希望有一个更全面的数据处理平台，那么Spark Streaming是不错的选择。
2. **综合数据处理需求**：Spark Streaming非常适合那些不仅需要实时计算，还包含离线批处理、交互式查询等多种数据处理需求的场景。通过集成Spark Core、Spark SQL等工具，可以构建出高度可扩展且灵活的数据处理系统。
#### 二、优劣分析
**Storm** 和 **Spark Streaming** 在性能和技术特性上有明显的差异：
1. **实时计算模型**：Storm采用的是纯实时处理模型，即数据到达后立刻进行处理；而Spark Streaming则是准实时模型，会将一段时间内的数据聚合为一个RDD（弹性分布式数据集）后再进行处理。
2. **实时计算延迟度**：Storm的延迟度更低，为毫秒级；而Spark Streaming的延迟度相对较高，为秒级。
3. **吞吐量**：虽然Spark Streaming在吞吐量方面表现更好，但这并不是所有实时计算场景中最优先考虑的因素。
4. **事务机制**：Storm提供了更完善的事务支持，而Spark Streaming虽然也支持事务，但其完善程度不如Storm。
5. **健壮性/容错性**：Storm利用ZooKeeper和Ackers机制实现了较强的健壮性和容错性；相比之下，Spark Streaming依赖于Checkpoint和Write-Ahead Log（WAL）机制，在这方面表现一般。
6. **动态调整并行度**：Storm支持动态调整并行度，而Spark Streaming则不支持这一特性。
#### 三、总结
选择Storm还是Spark Streaming取决于具体的应用场景和需求。如果追求极低延迟和可靠的数据处理能力，则Storm更为合适；而如果希望构建一个既包含实时处理又涵盖离线批处理、交互式查询等功能的综合性数据处理系统，则应该考虑使用Spark Streaming及其生态系统中的其他组件。最终决策应基于项目的整体需求和发展方向来进行权衡。
