Flink和Storm对比：流式计算框架解读

大数据计算的新趋势，流式计算无疑是受到广泛重视的，尤其是在互联网快速发展的今天，涉及到我们生活当中的大数据计算场景，例如打车、外卖、网购等各种生活场景，都追求低延迟的实时的服务，实时流计算的重要程度也进一步上升。今天我们就选取两个流式计算框架，Flink和Storm对比，来看看有什么不同？哪个更好？

就像上面我们提到的这些日常生活场景，越来越多地对实时数据流计算提出要求，而Fink和Storm，可以说都是流式计算框架的代表。


Flink在流计算上，从设计之初就做了深入的思考，对于性能相关的任务状态state和流控等关键技术的设计，并且支持增量跌打，这些都使得Flink在执行复杂的大规模任务时性往往更胜一筹。

同时，Flink的一大创新性在于实现了流处理和批处理的统一，将批处理定义为有限的数据流，以流引擎为基础，Flink提供了SQL／tableAPI这两个API，为批和流在query层的统一铺平了道路。

Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台，是一个真正意义上的流计算引擎，通过流水线数据传输来实现低延迟的流处理方式。通过快速将无序流式数据处理的强大功能带到开源世界，并将其与分布式快照及保存点功能等自身创新相结合，Flink提高了开源流处理的业界标准并引领了当前流式处理创新趋势。

而Storm框架呢，在Flink之前出现，同样定义为流计算框架，数据计算完全实时”的，来一条数据就立刻处理一条，源源不断地流入。但Storm的缺点在于，无论是离线、高延迟，还是交互式查询，都不如Flink的整体表现更佳。

Storm框架，在实时数据流计算上，可方便地与消息队列系统（如Kafka）和数据库系统进行整合，可以实现与多种系统的集成运行，比如说Hadoop，从而开发出更强大的实时计算系统。

目前来说，Flink和Storm对比，两者都是流式计算框架，但是近几年的发展趋势来看，Flink的表现非常强势，而Storm框架，在于其他平台的整合运用上，也同样能够实现高效率的实时流处理。成都加米谷大数据，大数据知识分享，大数据开发培训，课程大纲及开课信息可联系客服了解！