本篇教程介绍了云计算 Hadoop与Storm的对比，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据安全的理解更加深入。

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      　　1、Hadoop上运行的是MapReduce jobs，而在Storm上运行的是topology。

　　2、 Hadoop使用磁盘作为中间交换的介质，而storm的数据是一直在内存中流转。

　　3、hadoop的数据源是HDFS上某文件夹下已经存在的TB级的大数据，待处理的数据是相对不变的;而Storm的数据源是实时新增的B或KB级的小数据，处理的数据是支持增加的。

　　4、一个MapReduce job数据处理完后会自动结束， 而一个topology数据处理完后会一直等待下一个数据的到来，不会自动停止(除非你手动强制停止)。

　　5、hadoop擅长批处理、吞吐量大、做全量数据的离线分析，Storm的优势是数据的实时分析，以实时性高被广泛应用，单位时间内的吞吐量要小于hadoop。

　　6、对比Hadoop的批处理，Storm是一个实时处理计算框架，是针对在线业务而存在的计算平台。同Hadoop一样Storm也可以处理大批量的数据，然而Storm在保证高可靠性的前提下还可以让处理进行的更加实时。Storm同样具备容错和分布计算这些特性。Storm易于扩展，随着业务的发展，数据量、计算量的增大，只需要添加机器和改变对应的topology(拓扑)设置。Storm使用Zookeeper进行集群协调，充分保证集群的稳定运行。Storm一旦递交topology就会一直运行，直到topology被废除或者被关闭。而在执行中出现错误时，也会由Storm重新分配任务，一个节点挂了不能影响我的应用。

　　7、Hadoop下的Map/Reduce计算框架对于数据的处理流程是：

　　(1) 将要处理的数据上传到Hadoop的文件系统HDFS中。

　　(2) Map阶段: 对于大量的数据进行切分，划分为M个16~64M的数据分片(可通过参数自定义分片大小)。调用Mapper函数：Master为Worker分配Map任务，每个分片都对应一个Worker进行处理。各个Worker读取并调用用户定义的Mapper函数处理数据，并将结果存入HDFS，返回存储位置给Master。一个Worker在Map阶段完成时，在HDFS中，生成一个排好序的Key-values组成的文件。并将位置信息汇报给Master。

　　(3)Reduce阶段：Master为Worker分配Reduce任务，他会将所有Mapper产生的数据进行映射，将相同key的任务分配给某个Worker。调用Reduce函数：各个Worker将分配到的数据集进行排序，并调用用户自定义的Reduce函数，并将结果写入HDFS。每个Worker的Reduce任务完成后，都会在HDFS中生成一个输出文件。

　　使用Hadoop需要先将数据put到Hdfs，按每16-64MB切一个文件的粒度来计算，1分钟已经过去了，Hadoop 开始计算时，开始调度任务又花了一分钟，然后作业运行起来，假设机器特别多，几钞钟就计算完，然后假设写数据库也花了很少的时间，这样从数据产生到最后可以使用已经过去了两分钟多。

　　8、Storm是一个流式计算框架，对于数据的处理流程是：Storm将数据以Stream的方式，并按照Topology的顺序，依次处理并最终生成结果。

　　流计算是数据产生时，就有一个程序一直在监控数据，产生一行就通过传输系统发给流式计算系统，然后流式计算系统直接处理，处理完后直接写入数据库，每条数据从产生到写入数据库，可以在毫秒内完成。

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