📅 最后修改于: 2023-12-03 14:59:20.433000 🧑 作者: Mango
Apache Hadoop 和 Apache Storm 都是开源的大数据处理工具，在处理大数据方面都有自己的优势和适用场景。本文将介绍二者的区别和应用场景。
Apache Hadoop 是一个大数据处理平台，它由一个分布式文件系统 HDFS 和一个分布式计算框架 MapReduce 组成。Hadoop 通过将数据分割成小块，分布式存储在多台机器上，然后进行分布式计算，将结果返回到 HDFS 文件系统。
Hadoop 的编程模型是基于批处理的，它适合处理那些需要长时间处理的数据，如日志处理、ETL 等。Hadoop 的一个优点是容错性强，即使某个节点宕机，也可以继续处理数据，提供了高可用性的解决方案。
Apache Storm 是一个实时处理框架，它可以处理大数据流，支持精确的实时性能。Storm 将数据切分成小块，分布式处理，每个小块可以在不同的节点上并行运行。Storm 还提供了可靠性保障，保证每个数据块至少被处理一次，避免数据丢失。
Storm 的编程模型是基于流处理的，适合实时处理数据，如实时传感器数据监测、实时推荐等。因为 Storm 需要实时处理数据，所以它对计算性能要求较高。
Hadoop 和 Storm 都能处理大数据，但因为两者的编程模型不同，所以在应用场景上也有区别。
Hadoop 适用于需要长时间处理的批量数据处理场景，比如离线日志分析、ETL（Extract-Transform-Load）、数据挖掘等。Hadoop 也支持 SQL 查询，所以可以作为大规模分布式 SQL 数据库使用。
Storm 适用于需要实时处理数据的场景，如网络传感器数据处理、实时推荐等。因为 Storm 支持实时性，所以适合需要实时监测和反馈的场景。
总之，要根据实际情况选择合适的处理工具，选择合适的工具能够提高效率和减少错误。
参考文献：
[1] Apache Hadoop 官网： http://hadoop.apache.org/
[2] Apache Storm 官网： http://storm.apache.org/