我们知道，大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。
目前主流的流式计算框架有Storm、Spark Streaming、Flink三种，其基本原理如下：
Apache Storm
在Storm中，需要先设计一个实时计算结构，我们称之为拓扑(topology)。之后，这个拓扑结构会被提交给集群，其中主节点(master node)负责给工作节点(worker node)分配代码，工作节点负责执行代码。在一个拓扑结构中，包含spout和bolt两种角色。数据在spouts之间传递，这些spouts将数据流以tuple元组的形式发送；而bolt则负责转换数据流。
Apache Spark
Spark Streaming，即核心Spark API的扩展，不像Storm那样一次处理一个数据流。相反，它在处理数据流之前，会按照时间间隔对数据流进行分段切分。Spark针对连续数据流的抽象，我们称为DStream(Discretized Stream)。 DStream是小批处理的RDD(弹性分布式数据集)， RDD则是分布式数据集，可以通过任意函数和滑动数据窗口(窗口计算)进行转换，实现并行操作。
Apache Flink
针对流数据+批数据的计算框架。把批数据看作流数据的一种特例，延迟性较低(毫秒级)，且能够保证消息传输不丢失不重复。
Flink创造性地统一了流处理和批处理，作为流处理看待时输入数据流是无界的，而批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。Flink程序由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。
这三种计算框架的对比如下：
参考文章：
相关阅读：
推荐系统相关术语知多少
如欲了解更多，欢迎搜索并关注先荐小助手微信号(recsysfc)。
本账号为第四范式智能推荐产品先荐的官方账号。账号立足于计算机领域，特别是人工智能相关的前沿研究，旨在把更多与人工智能相关的知识分享给公众，从专业的角度促进公众对人工智能的理解；同时也希望为人工智能相关人员提供一个讨论、交流、学习的开放平台，从而早日让每个人都享受到人工智能创造的价值。先荐_智能推荐系统_个性化推荐专家
如果觉得《python 流式计算框架_流式计算的三种框架：Storm Spark和Flink》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
