数据处理对于从事数据工作的朋友是每天日常工作了，但全量数据处理也常常借助系统软件，比如最常用的是hadoop、hive、apachestorm等等.今天我们大圣众包（www.dashengzb.cn）小编就为大家解答下mapreduce和storm这两者之间的区别，它们做数据处理过程的差异！
首先，先来说下storm是典型的流计算系统，mapreduce是典型的批处理系统。
下面，我们把整个数据处理流程分三个阶段来说：
1)数据采集阶段
目前典型的处理处理策略：数据的产生系统一般出自页面打点和解析DB的log，流计算将数据采集中消息队列(比如kafaka,metaQ,timetunle)等。批处理系统一般将数据采集进分布式文件系统(比如HDFS)，当然也有使用消息队列的。我们暂且把消息队列和文件系统称为预处理存储。二者在延时和吞吐上没太大区别，接下来从这个预处理存储进入到数据计算阶段有很大的区别，流计算一般在实时的读取消息队列进入流计算系统(storm)的数据进行运算，批处理一系统一般会攒一大批后批量导入到计算系统(hadoop)，这里就有了时延的区别。
2)数据计算阶段
流计算系统(storm)的时延低主要有一下几个方面
A：storm进程是常驻的，有数据就可以进行实时的处理
mapreduce数据攒一批后由作业管理系统启动任务，Jobtracker计算任务分配，tasktacker启动相关的运算进程
B：stom每个计算单元之间数据之间通过网络(zeromq)直接传输。
mapreducemap任务运算的结果要写入到HDFS，在于reduce任务通过网络拖过去运算。相对来说多了磁盘读写，比较慢
C：对于复杂运算
storm的运算模型直接支持DAG(有向无环图)
mapreduce需要肯多个MR过程组成，有些map操作没有意义的
3)数据结果展现
流计算一般运算结果直接反馈到最终结果集中(展示页面，数据库，搜索引擎的索引)。而mapreduce一般需要整个运算结束后将结果批量导入到结果集中。
实际流计算和批处理系统没有本质的区别，像storm的trident也有批概念，而mapreduce可以将每次运算的数据集缩小(比如几分钟启动一次)，facebook的puma就是基于hadoop做的流计算系统。
无论是哪种产品，随着技术的发展，它们的成功也会过去，不断涌现新的技术产品，但mapreduce和storm的未来如何，只有我们拭目以待！
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