在大数据中，传统的 Hadoop 虽然批量数据挺有一套，但在实时方面就比较吃力了。随着实时数据的需求不断增大，像Storm和Spark这种替代 Hadoop 的技术应运而生，实时流式数据。Storm由 Twitter 开源，能做到毫秒级延迟，流程也挺简单，通过拓扑结构和组件，实时数据进入后就立马完，适合实时事件、在线学习和数据聚合等应用。Spark则更为强大，支持批、实时流和交互式查询，最大亮点是它的内存计算方式，大幅提高了数据速度。Spark Streaming能通过微批次实现流，配合其他模块，可以做出更复杂的数据。如果你用Storm来流数据，再把结果丢给Spark深度，效果会蛮不错的。金融、社交媒体、物联网等行业，实时数据的应用越来越广泛，利用这些技术可以提高响应速度、做出精准决策。，如果你想提升实时大数据能力，Storm和Spark是好的选择哦。