什么是spark、spark特点、spark streaming和storm的区别

Spark是一个开源的大数据处理框架，具有高效的内存计算和分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。Spark特点包括：

1. 高速计算：Spark采用内存计算，速度比Hadoop MapReduce快10倍以上。

2. 多语言支持：Spark支持Java、Scala、Python等多种编程语言。

3. 多种计算模式：Spark支持批处理、交互式查询、流处理等多种计算模式。

4. 易于使用：Spark提供了简单易用的API，可以快速开发和调试应用程序。

Spark Streaming是Spark的一个组件，用于实时流数据处理。与Storm相比，Spark Streaming的优点包括：

1. 更高的吞吐量：Spark Streaming采用微批处理模式，可以实现更高的吞吐量。

2. 更好的容错性：Spark Streaming采用RDD（弹性分布式数据集）作为数据处理的基本单位，具有更好的容错性。

3. 更好的扩展性：Spark Streaming可以与Spark的其他组件无缝集成，具有更好的扩展性。

Storm是另一个流数据处理框架，与Spark Streaming相比，Storm的优点包括：

1. 更低的延迟：Storm采用实时流处理模式，可以实现更低的延迟。

2. 更好的可靠性：Storm采用可靠消息机制，可以保证数据不会丢失。

3. 更好的灵活性：Storm提供了更灵活的拓扑结构，可以实现更复杂的数据处理逻辑。