一、spark与storm的比较
| 比较点 | Storm | Spark Streaming |
| 实时计算模型 | 纯实时，来一条数据，处理一条数据 | 准实时，对一个时间段内的数据收集起来，作为一个RDD，再处理 |
| 实时计算延迟度 | 毫秒级 | 秒级 |
| 吞吐量 | 低 | 高 |
| 事务机制 | 支持完善 | 支持，但不够完善 |
| 健壮性 / 容错性 | ZooKeeper，Acker，非常强 | Checkpoint，WAL，一般 |
| 动态调整并行度 | 支持 | 不支持 |
二、Spark Streaming与Storm的应用场景
适用Storm的场景：
1、需要纯实时，不能忍受1秒以上延迟的场景下使用，比如实时金融系统，要求纯实时进行金融交易和分析
2、对于实时计算的功能中，要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm
3、若还需要针对高峰低峰时间段，动态调整实时计算程序的并行度，以最大限度利用集群资源（通常是在小型公司，集群资源紧张的情况），也可以考虑用Storm
4、如果一个大数据应用系统，它就是纯粹的实时计算，不需要在中间执行SQL交互式查询、复杂的transformation算子等，那么用Storm是比较好的选择
适用Spark Streaming的场景：
1、如果对上述适用于Storm的三点，一条都不满足的实时场景，即：不要求纯实时，不要求强大可靠的事务机制，不要求动态调整并行度，那么可以考虑使用Spark Streaming
2、考虑使用Spark Streaming最主要的一个因素，应该是针对整个项目进行宏观的考虑，即：如果一个项目除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，那么就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性 Spark Streaming与Storm的优劣分析事实上，Spark Streaming绝对谈不上比Storm优秀。
总之，这两个框架在实时计算领域都很优秀，只是擅长的细分场景并不相同。Spark Streaming仅仅在吞吐量上比Storm要优秀，而吞吐量这一点，也是历来挺Spark Streaming贬Storm的人着重强调的。但是问题是，是不是在所有的实时计算场景下，都那么注重吞吐量？不尽然。因此，通过吞吐量说Spark Streaming强于Storm，不靠谱。事实上，Storm在实时延迟度上，比Spark Streaming就好多了，前者是纯实时，后者是准实时。而且，Storm的事务机制、健壮性 / 容错性、动态调整并行度等特性，都要比Spark Streaming更加优秀。Spark Streaming，有一点是Storm绝对比不上的，就是：它位于Spark生态技术栈中，因此Spark Streaming可以和Spark Core、Spark SQL无缝整合，也就意味着，我们可以对实时处理出来的中间数据，立即在程序中无缝进行延迟批处理、交互式查询等操作。这个特点大大增强了Spark Streaming的优势和功能。