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比较 Flink vs Spark Streaming、Flink vs Storm 和 Storm vs Heron 有很多问题。

这个问题的起源是因为 Apache Flink 和 Twitter Heron 都是真正的流处理框架（不是微批处理，如 Spark Streaming）。Storm 已于去年被 Twitter 停用，他们改用 Heron（这基本上是 Storm 的重新设计）。

Slim Baltagi 有关于 Flink 和 Flink vs Spark 的精彩演讲： https ://www.youtube.com/watch?v=G77m6Ou_kFA

Ilya Ganelin 对各种流媒体框架进行了很好的研究： https ://www.youtube.com/watch?v=KkjhyBLupvs

关于 Flink 与 Storm 的非常有趣的想法： Flink 和 Storm 之间的主要区别是什么？

但我还没有看到任何新的 Storm/Heron 与 Apache Flink 的比较。

这两个项目都很年轻，都支持使用以前编写的 Storm 应用程序和许多其他东西。Flink 更适合 Hadoop 生态系统，Heron 更适合基于 Twitter 的生态系统堆栈。

有什么想法吗？

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参考文章中比较 Apache Flink 和 Apache Storm的所有观点也适用于 Twitter 的 Heron。Heron 提供与 Storm 完全相同类型的语义和功能。Heron 最好简单地理解为 Storm 的重新实现，它更符合 Twitter 的运营要求。

于 2016-06-06T22:12:14.630 回答
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Heron，由 Twitter 开发并于 2018 年 2 月 26 日捐赠给 Apache 的流处理引擎。根据 Twitter，在所有实验中吞吐量比 Storm 高 10-14 倍，同样延迟比 Storm 的延迟低 5-15 倍。

除了它提供的吞吐量和延迟

  • 易于调试（每个任务都在进程级隔离中运行）。
  • 处理尖峰和拥塞（使用背压机制）。
  • 与 Storm 完全向后兼容，这意味着只需要更改 pom 文件。

https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2015/flying-faster-with-twitter-heron.html https://apache.github.io/incubator-heron/

于 2018-03-26T18:23:58.443 回答