storm的发展前景怎么样

　　光环大数据就业培训机构认为，在流式处理领域里，Storm的直接对手是S4。不过，S4冷淡的社区、半成品的代码，在实际商用方面输给Storm不止一条街。

如果把范围扩大到实时处理，Storm就一点都不寂寞了。

Puma：Facebook使用puma和Hbase相结合来处理实时数据,使批处理计算平台具备一定实时能力。不过这不算是一个开源的产品。只是内部使用。

HStreaming：尝试为Hadoop环境添加一个实时的组件HStreaming能让一个Hadoop平台在几天内转为一个实时系统。分商业版和免费版。也许HStreaming可以借Hadoop的东风，撼动Storm。

SparkStreaming：作为UCBerkeley云计算softwarestack的一部分，SparkStreaming是建立在Spark上的应用框架，利用Spark的底层框架作为其执行基础，并在其上构建了DStream的行为抽象。利用DStream所提供的api，用户可以在数据流上实时进行count，join，aggregate等操作。

当然，Storm也有Yarn-Storm项目，能让Storm运行在Hadoop2.0的Yarn框架上，可以让Hadoop的MapReduce和Storm共享资源。

总结

知乎上有一个挺好的问答：问：实时处理系统（类似s4,storm）对比直接用MQ来做好处在哪里？答：好处是它帮你做了：1)集群控制。2)任务分配。3)任务分发4)监控等等。

需要知道Storm不是一个完整的解决方案。使用Storm你需要加入消息队列做数据入口，考虑如何在流中保存状态，考虑怎样将大问题用分布式去解决。解决这些问题的成本可能比增加一个服务器的成本还高。但是，一旦下定决定使用了Storm并解决了那些恼人的细节，你就能享受到Storm给你带来的简单，可拓展等优势了。

技术的发展日新月异，数据处理领域越来越多优秀的开源产品。Storm的过去是成功的，将来会如何发展，我们拭目以待吧。

        大数据时代，storm培训，就选光环大数据！

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。 更多问题咨询，欢迎点击------>>>>在线客服！