Storm与Hadoop相比如何？Hadoop似乎是开源大规模批处理的实际标准，Storm是否比hadoop有任何优势？还是它们完全不同？
你为什么不说出你的意见。
http://www.infoq.com/news/2011/09/twitter-storm-real-time-hadoop/http://engineering.twitter.com/2011/08/storm-is-coming-more-details-and-plans.htmlTwitter Storm被吹捧为实时Hadoop。这更多是为了轻松消费而进行的营销。
它们在表面上都是相似的，因为它们都是分布式应用程序解决方案。除了典型的分布式架构元素（如主/从属）之外，基于动物园管理员的协调，对我而言，比较还算是悬崖。
Twitter更像一条处理数据的管道。管道是连接各种接收数据，计算和传递输出的计算节点的工具。（有术语是喷口和螺栓）将此类推扩展到复杂的管道布线，可以在需要时进行重新设计，从而获得Twitter Storm。
在坚果壳中，它可以处理数据。没有延迟。
Hadoop在这方面的差异主要归因于HDFS。它是一种解决方案，适用于分布式存储并容忍多种规模的故障（磁盘，机器，机架等）
M / R旨在利用HDFS上的数据本地化来分配计算作业。它们在一起不能为实时数据处理提供便利。但是，当您查看大数据时，这并不总是必需的。（大海捞针类推）
简而言之，Twitter Storm是一种分布式实时数据处理解决方案。我不认为我们应该比较它们。Twitter之所以建立它，是因为它需要一种功能来处理小推文，但数量庞大且实时。
请参阅：HStreaming是否被迫将其与某些东西进行比较
