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目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。
主流的流式数据线分四个阶段：
1、数据采集：负责从不同数据源上实时采集数据，可选包括Flume以及自定义Kafka Producer
2、数据缓冲：为了平衡数据采集速率与数据处理速率不对等。eg：Kafka
3、实时分析：流式地从数据缓冲区获取数据，并快速完成数据处理。比如：Storm和Spark Streaming
4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储redis。
Storm：
基本概念：
1、Tuple:由一组可序列化的元素构成。
2、Stream：无限个Tuple组成一个Stream
3、Topology：类似与MapReduce的job，由一系列Spout和Blot构成的DAG
4、Spout：Stream的数据源
5、Bolt：消息处理逻辑
基本架构：
1、Nimbus:集群的管理和调度组件
2、Supervisor：计算组件
3、Zookeeper：Nimbus和Supervisor之前的协调组件。
Spark Streaming：
基本概念：核心思想是把流式处理转化为“微批处理”，即以时间为单位切分数据流，每个切片内的数据对应一个RDD，进而采用Spark引擎进行快速计算。正是由于Spark Streaming采用了微批处理方式，因此只能将其作为近实时处理系统，而不是严格意义上的实时流式处理。
Spark Streaming 对流式数据做了进一步抽象，它将流式数据批处理化，每一批数据被抽象成RDD，这样流式数据变成了流式的RDD序列，这便是Dstream，Spark Streaming 在Dstream上定义了一系列操作，主要分两类：transformation和output，其中一个transformation操作能够将一个Dstream变换成另一个Dstream，而output操作可产生一个或一组结果，并将输出到指定外部系统中。
Spark几个组件的抽象及操作对比：
1、Spark Code 数据抽象RDD 数据操作transformation&action
2、Spark SQL 数据抽象：DataFrame、DataSet，操作：transformation&action
3、Spark Streaming：数据抽象：Dstream，操作：transformation&action
到此，相信大家对“Storm基本架构是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
