实时工具Spark Streamingsparkstormflink区别，Stormsparkstormflink区别，Flink等 这几个东西的区别和各自的应用场景sparkstormflink区别我们之后再聊3，分布式存储 传统的网络存储系统采用的是集中的存储服务器存放所有数据，单台存储服务器的io能力是有限的，这成为sparkstormflink区别了系统性能的瓶颈，同时服务器的可靠性和安全性也不能满足需求，尤其是大规模的存储应用分布式。

大数据开发的学习路径可以分为三个阶段第一阶段重点是学习LinuxHadoop生态体系的基础知识和原理，包括Python编程Hadoop离线计算HbaseFlumeZookeeperKafkaSpark等技术第二阶段则深入分布式计算框架，学习SparkStorm或Flink等生态体系，涵盖Scala编程Spark SQLSpark StreamingSpark Mllib。

Flink处理实时数据流的方式跟Spark Streaming也很相似，也是将流数据分段后，一小批一小批地处理流处理算是Flink里的“一等公民”，Flink对流处理的支持也更加完善，它可以对数据流执行window操作，将数据流切分到一个一个的window里，进而进行计算Storm的主要特点如下所示1简单的编程模型类似于。

在结构上，虽然超级计算机和服务器都可能是多处理器系统，二者并无实质区别，但是现代超级计算机较多采用集群系统，更注重浮点运算的性能，可看着是一种专注于科学计算的高性能服务器，而且价格非常昂贵一般的超级计算器耗电量相当大，一秒钟电费就要上千，超级计算器的CPU至少50核也就是说是家用电脑的10。

Spark Streamming Storm Flink 数据仓库离线数仓数据仓库是一个面向主题的Subject Oriented集成的Integrate 相对稳定的NonVolatile 反映历史变化Time Variant的数据集合，用于支持管理决策数仓理论基础数仓架构 Lambda架 构和Kappa架构离线数仓技术 Hive，Hbase， Sqoop， Kylin， MR等。