企业中处理数据的两种主要方式（Hadoop、Storm)

企业中处理数据的两种主要方式（Hadoop、Storm）
2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。
下图是来自360图片搜索服务的图片,可以看看Hadoop和storm所在位置。  
一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点，storm横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋！
在2013年前后，阿里巴巴开源了基于storm的设计思路使用java重现编写的流式计算框架jstorm。
那jstorm是什么呢？
在jstorm早期的介绍中，一般会出现下面的语句：JStorm 比Storm更稳定，更强大，更快，Storm上跑的程序，一行代码不变可以运行在JStorm上。
在最新的介绍中，jstorm的团队是这样介绍的：JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，Jstorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故障， 调度器立即分配一个新的Worker替换这个失效的Worker。因此，从应用的角度，JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。从系统角度， JStorm一套类似MapReduce的调度系统。 从数据的角度， 是一套基于流水线的消息处理机制。
实时计算现在是大数据领域中最火爆的一个方向，因为人们对数据的要求越来越高，实时性要求也越来越快，传统的Hadoop MapReduce，逐渐满足不了需求，因此在这个领域需求不断。现在，Jstom在淘宝海量的数据和大量的业务场景的锤炼下，从开始的追随者，使用者慢慢的演变成了流式计算技术的领导者。