一项调查发现，九成企业的数据量在迅速上涨，其中16%企业的数据量每年增长0.5倍甚至更多。调研机构IDC在2011年6月的报告显示，全球数据量在2011年已达到1.8ZB，在过去5年里增加了5倍。1.8ZB是什么样的概念呢？如果把所有这些数据都刻录存入普通DVD光盘里，光盘的高度将等同于从地球到月球的一个半来回也就是大约72万英里。相当于每位美国人每分钟写3条推特微博，而且还要不停地写2.6976万年，是不是很恐怖？这还不是最恐怖的，IDC预测全球数据量大约每两年翻一番，2015年全球数据量将达到近8ZB，到2020年，全球将达到35ZB。
上面话是引用自前不久看的《一本书读懂大数据》，不知道看到这样的描述，你是否震惊了？反正我是惊到了，怎么那么多数据！！！
废话不多说，回归正题，数据多了，就会面临两个问题：
- 如何存储？
- 如何比较快地分析？
今天我们只关注第二个问题：怎么快速地分析数据？世界上聪明人那么多，只要有难题，肯定会有人去想办法，今天的两个主角：Apache storm和Spark streaming就是这些聪明人的劳动成果。
Apache storm
Storm是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存储器，要么把数据传递给其它的bolt。你可以想象一下，一个Storm集群就是在一连串的bolt之间转换spout传过来的数据。
Spark streamig
Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集(RDD)，提供了比MapReduce更丰富的模型，可以在快速在内存中对数据集进行多次迭代，以支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法。Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。
两者对比
关于这两者的详细原理与使用方法在这里就不介绍了，这儿主要从以下几个方面对这两个框架做一下对比：
处理模型与延迟
Storm处理的是每次传入的一个事件(虽然Storm trident支持batch)，Spark streaming处理的是一个事件窗口内的所有事件。单从处理模型就能知道，storm的延迟要比spark streaming稍好一点。在这个方面，storm略优。
容错
在Storm中，每一个消息从创建开始就会被跟踪（ACK服务负责），所以它能够保证一个消息一定会被处理，也能够保证严格只被处理一次（这可以使用storm trident的事务机制实现）。
在Spark streaming中，由于其数据模型RDD（弹性分布式数据集）设计得比较巧妙，每一个RDD都是只读的，并且都只能从外部数据源创建或者由其他RDD经过转换操作创建。此外每一个RDD都记录了它的生成方法，所以当某些RDD没有被处理或者丢失了，就可以根据这个RDD的生成方法重新计算一遍即可，比较简单高效。在这个方面spark streaming略优。
API易用性
Storm有Java版的API，使用还是比较简单方便的，也可以使用Storm trident API。Spark streamin是使用scala语言实现的，虽然也有Java版和python版的api，但是使用java编写一个spark程序要比使用scala写的代码多得多，主要是因为scala支持函数式编程，且代码表达能力比Java强大。在这个方面，见仁见智吧，我倒是觉得区别不大。
生态系统
在这个方面，我觉的spark streamin要更胜一筹。因为：
- Spark streamin是基于Spark的，Spark这一套系统能够做的事情太多了，比如批处理，机器学习，图形计算等等，每一个公司想必都会希望使用一套统一的架构去做很多事情吧。
- Spark streaming能够运行在YARN和Mesos上，而Storm只能运行在Mesos(据说借助第三方支出组件也能运行在YARN，但是毕竟不是原生支持嘛)
- …
产品成熟度
Storm 2011年出来的，目前属于少年阶段吧；Spark 2013年出来的，目前属于小孩阶段，还是有很多的不足，稳定性当然也不一定能够保证！所以如果你对数据处理有非常严格的要求，还是使用storm吧，安全！（个人意见，勿喷，毕竟我刚接触大数据…）
总结
我两个月前才刚开始接触Storm，两周前才开始接触Spark，对比起来，我还是更喜欢spark，因为spark是万能的，虽然有点夸张。