如何进行实时计算框架Flink，Spark Streaming，Storm对比，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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对比分析
如果对延迟要求不高的情况下，建议使用Spark Streaming，丰富的高级API，使用简单，天然对接Spark生态栈中的其他组 件，吞吐量大，部署简单，UI界面也做的更加智能，社区活跃度较高，有问题响应速度也是比较快的，比较适合做流式的ETL，而 且Spark的发展势头也是有目共睹的，相信未来性能和功能将会更加完善。
如果对延迟性要求比较高的话，建议可以尝试下Flink，Flink是目前发展比较火的一个流系统，采用原生的流处理系统，保证了低延迟性，在API和容错性上也是做的比较完善，使用起来相对来说也是比较简单的，部署容易，而且发展势头也越来越好，相信后面社区问题的响应速度应该也是比较快的。
个人对Flink是比较看好的，因为原生的流处理理念，在保证了低延迟的前提下，性能还是比较好的，且越来越易用，社区也在不断 发展。
看完上述内容，你们掌握如何进行实时计算框架Flink，Spark Streaming，Storm对比的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！