storm flink区别

Apache Storm和Apache Flink都是分布式实时计算框架，但它们有以下几点不同：

1. 数据处理模型不同：Storm采用的是流处理模型，而Flink支持流处理和批处理两种模型。
2. 状态管理方式不同：Storm的状态管理是基于Zookeeper的，而Flink的状态管理是基于内存的。
3. 事件时间处理方式不同：Storm的事件时间处理需要用户自己实现，而Flink内置了事件时间处理机制。
4. 精度不同：Flink的精度更高，可以实现精确计算，而Storm只能实现近似计算。
5. 吞吐量不同：Flink的吞吐量比Storm高，尤其是在事件窗口处理方面，Flink表现更加优异。

相关问题

storm与flink比较

Storm和Flink都是开源的分布式实时计算系统，它们可以处理大规模的实时数据流，具有高吞吐量和低延迟等特点，但在一些方面有所不同。

1. 编程模型：Storm采用的是流式编程模型，即将数据流看作一个无限的数据流，通过管道将数据流从一个操作传递到另一个操作。而Flink则采用的是数据流和数据集两种编程模型，其中数据流模型适用于无限数据流，数据集模型适用于有限数据集。

2. 处理能力：Flink在处理无限数据流方面相对于Storm有更好的处理能力。Flink能够在流式计算的基础上，更好地支持有状态的计算，并提供了更丰富的API和函数库，可以更方便地完成各种复杂的实时计算任务。

3. 可靠性：Storm在可靠性方面更为可靠，它通过"可靠性消息处理"（Reliable Message Processing）机制来保证数据处理的准确性。而Flink则提供了一种基于快照机制的容错机制，可以在节点故障时进行快速恢复。

4. 社区支持：Storm是一个成熟的实时计算系统，拥有一个活跃的社区，但相对于Flink，社区规模和活跃程度稍有不足。Flink则是Apache基金会的顶级项目之一，拥有庞大的社区支持，社区活跃度很高。

综上所述，Storm和Flink各有优缺点，具体选择哪个实时计算系统，需要根据实际应用场景和需求进行选择。

storm 和 flink发展历程

Storm 和 Flink 都是分布式流处理系统。Storm 是 Apache 家族的产品，是实时计算系统的一种流行选择；Flink 则是 Apache 新近孵化的开源系统，被广泛应用在流处理、批处理、图处理等场景。

Storm 由 Nathan Marz 开发，于2011年在 Github 上首次公开发布。Storm 最初是 Twitter 的实时计算业务员工的内部工具。Storm 在实现消息的分配和负载均衡上进行了改进，以实现更高效和可靠的工作。在 Twitter 上，Storm 成功的应用场景包括实时推荐和情感分析。随着对实时计算需求的探索，很快就被 Apache 吸纳为一个顶级开源项目。Storm 的2.0版本于2016年发布，增强了容错能力、并发控制等方面，提供了更好的性能和稳定性。

Flink 的起源可以追溯到2008年，当时它作为一个学术项目诞生。Flink 最初由德国工业大学柏林分校的数据处理实验室（DPL）推出，并于2014年开源。由于 Flink 强大的流处理功能，在阿里、Uber 等公司部署流计算任务中被广泛应用。

Flink 最初的设计理念是为实现低延迟的高阶流计算而创建的。Flink 支持常规和事件时间处理，并且可以轻松处理无限数据流。Flink 拥有不同的 API，例如批处理 SQL ，也有类 DataStream 的流数据处理 API。Flink 容错机制存储在内存或者磁盘上，如 Checkpointing 和 Savepoint。 Flink 通过计算过程中的状态保存和恢复，确保了数据的完整性。

总体而言，Storm 和 Flink 都是分布式实时流处理系统经过多年的不断创新发展的重要产品，在面对各种不同类型的开发场景以及数据流处理方面，它们发挥着不可替代的作用。