Storm工作流程 vs. Spark Stream
看的这个学习课程：
Spark Stream其实是把数据分成一段一段的进行处理。小批量处理方式。
按时间段分成一个个Dstream，每个Dstream是由相同时间段的多个RDD组成。
两者的区别：
1. 最大的区别，是Spark Streaming不可能完成毫秒级响应，因为是按段分的，不是实时的。
2. 容错性，Spark好于Storm
3. Spark小批量和大批量能够结合使用。方便了一些需要历史数据和实时数据结合的场景。
Storm的单位是Tuple，Spark的单位是Dstream.
【推荐】国内首个AI IDE，深度理解中文开发场景，立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验，更懂你的AI，立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包，你的智能百科全书，全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell：AI 加持，快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列：如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列（二）：开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 被坑几百块钱后，我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录！
· 没有Manus邀请码？试试免邀请码的MGX或者开源的OpenManus吧
· 【自荐】一款简洁、开源的在线白板工具 Drawnix
· 园子的第一款AI主题卫衣上架——"HELLO! HOW CAN I ASSIST YOU TODAY
· Docker 太简单，K8s 太复杂？w7panel 让容器管理更轻松！