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3、hadoop,storm和spark的区别,比较 1 。hadoop和Storm我该选哪个？为了区分hadoop和Storm，本部分将回答以下问题:1 。Hadoop和Storm的操作有哪些？2.为什么Storm被称为流计算系统？3.Hadoop适合什么场景，什么时候使用Hadoop？4.什么是吞吐量？首先 ， 整体理解:Hadoop是一个级别的计算 。计算时，数据在磁盘上，需要读写 。Storm是内存级计算，数据通过网络直接导入内存 。
【metaq 分析】根据HarvardCS61课件，磁盘访问的延迟大约是内存访问的75000倍 。所以风暴更快，注:1 。延迟是指从数据产生到运算结果的时间，“快”应该主要指这个，2.吞吐量是指单位时间内系统处理的数据量 。Storm的网络直传和内存计算的时延一定比hadoop通过hdfs传输的时延低很多；当计算模型适合流式处理时，storm的流式处理节省了批处理中数据采集的时间；因为storm是面向服务的作业，所以也省去了作业调度的延迟 。
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