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大数据技术kafkastorm区别的体系庞大且复杂kafkastorm区别，基础kafkastorm区别的技术包含数据的采集数据预处理分布式存储数据库数据仓库机器学习并行计算可视化等1数据采集与预处理FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步。

三Samza大数据框架 Samza与Storm类似，也是流计算框架，但必须与Kafka共用目前，Samza只支持JVM语言四Spark大数据框架 Spark是一种混合式计算框架，自带实时流处理工具可与Hadoop集成代替MapReduce甚至可单独部署集群Spark的速度与Storm相似，大约为Hadoop的一百倍，成本低于Hadoop但由于Spark集群。

对比官网的benchmark，kafkastorm区别我们也进行了throughputs的测试，实测结果是flink throughputs是storm的35倍，而且在解除了kafka集群和flink集群的带宽瓶颈后，flink自身又提高了16倍02 延迟latencyspark基于microbatch实现，提高了throughputs，但是付出了latency的代价一般spark的latency是秒级别的storm是。

Scala语言同样是基于Java的，与Java相似，但它在大规模机器学习和复杂算法构建方面表现出色Scala擅长展示和构建可靠系统，是开发高性能应用的理想选择最后，Kafka和Storm则是一个快速的查询信息系统尽管它们处理速度非常快，但在实际操作中可能会出现错误，甚至可能会漏掉一些数据然而，使用Scala编写的。

在聊天室通讯中，客户端订阅同一主题，实现类似聊天室的功能在电商系统中，消息队列作为高可用与持久化的中间件，将主逻辑处理与扩展流程解耦应用确认消息接收状态后返回，保障数据完整性在日志收集系统中，通过Zookeeper日志收集客户端Kafka集群与Storm集群协同工作，实现高效日志收集与分析。

Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统Kafka的缺点呢？就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西鱼与熊掌不可兼得，必须要在准确度跟速度之间做一个选择，Driscoll说所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop。