关于Storm、Spark和MapReduce 开源分布式计算系统框架的比较

恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧!

oracle数据库教程比较项StormSpark Streaming 分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm； 这三个框架各有优势，现在都属于 Apache基金会下的**项目，下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析，以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。
Hadoop MapReduce 是三者中出现最早，知名度最大的分布式计算框架，最早由 Google Lab 开发，使用者遍布全球（Hadoop PoweredBy）；主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低，原生支持Java 语言开发 MapReduce ，其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高，中间结果可以保存在内存中，从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持，多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计，因此在实时分析/性能监测等需要高时效性的领域广泛采用，而且它理论上支持所有语言，只需要少量代码即可完成适配器。

云数据库（Relational Database Service，简称RDS）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和高性能存储，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，彻底解决数据库运维的烦恼！

Oracle培训下面的表格是对三者部分特性的比较，描述时间为 2015-5-3，三个项目均处于快速迭代中，文中描述特性会随时产生变化，如果与官方文档产生出入以官方文档为准。

oracle教程表格说明：
开源时间以 github 上最早的 commit 或者官网上最早发布版本的时间为准。
当前版本与特性描述截止 2015-5-3。
相关资料量通过比较官方文档、搜索引擎、论坛等途径得出。
部分比较数据来源于实践或相关文章（未找到出处）。
oracle教程本文会保持更新，如果数据发现有出入，欢迎指正。

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