对比图 下面表格总结了一些不同之处：
数据传递形式分为三大类：
另一个方面是状态管理：对状态的存储有不同的策略，Spark Streaming将数据写入分布式文件系统中（例如HDFS）；Samza使用嵌入式键值存储；而在Storm中，或者将状态管理滚动至应用层面，或者使用更高层面的抽象Trident。 用例 这三种框架在处理连续性的大量实时数据时的表现均出色而高效，那么使用哪一种呢？选择时并没有什么硬性规定，最多就是几个指导方针。 如果你想要的是一个允许增量计算的高速事件处理系统，Storm会是最佳选择。它可以应对你在客户端等待结果的同时，进一步进行分布式计算的需求，使用开箱即用的分布式RPC（DRPC）就可以了。最后但同样重要的原因：Storm使用Apache Thrift，你可以用任何编程语言来编写拓扑结构。如果你需要状态持续，同时/或者达到恰好一次的传递效果，应当看看更高层面的Trdent API，它同时也提供了微批处理的方式。
使用Storm的公司有：Twitter，雅虎，Spotify还有The Weather Channel等。 说到微批处理，如果你必须有状态的计算，恰好一次的递送，并且不介意高延迟的话，那么可以考虑Spark Streaming，特别如果你还计划图形操作、机器学习或者访问SQL的话，Apache Spark的stack允许你将一些library与数据流相结合（Spark SQL，Mllib，GraphX），它们会提供便捷的一体化编程模型。尤其是数据流算法（例如：K均值流媒体）允许Spark实时决策的促进。 使用Spark的公司有：亚马逊，雅虎，NASA JPL，eBay还有百度等。 如果你有大量的状态需要处理，比如每个分区都有许多十亿位元组，那么可以选择Samza。由于Samza将存储与处理放在同一台机器上，在保持处理高效的同时，还不会额外载入内存。这种框架提供了灵活的可插拔API：它的默认execution、消息发送还有存储引擎操作都可以根据你的选择随时进行替换。此外，如果你有大量的数据流处理阶段，且分别来自不同代码库的不同团队，那么Samza的细颗粒工作特性会尤其适用，因为它们可以在影响最小化的前提下完成增加或移除的工作。 使用Samza的公司有：LinkedIn，Intuit，Metamarkets，Quantiply，Fortscale等。 结论 本文中我们只对这三种Apache框架进行了简单的了解，并未覆盖到这些框架中大量的功能与更多细微的差异。同时，文中这三种框架对比也是受到限制的，因为这些框架都在一直不断的发展，这一点是我们应当牢记的。 原文链接：Streaming Big Data: Storm, Spark and Samza （编译/孙薇） |
