分布式计算在许多领域都有广泛需求，目前流行的分布式计算框架主要有 Hadoop MapReduce, Spark Streaming, Storm； 这三个框架各有优势，现在都属于 Apache 基金会下的顶级项目，下文将对三个框架的特点与适用场景进行分析，以便开发者能快速选择适合自己的框架进行开发。
Hadoop MapReduce 是三者中出现最早，知名度最大的分布式计算框架，最早由 Google Lab 开发，使用者遍布全球（Hadoop PoweredBy）；主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低，原生支持 Java 语言开发 MapReduce ，其它语言需要使用到 Hadoop Streaming 来开发。Spark Streaming 保留了 Hadoop MapReduce 的优点，而且在时效性上有了很大提高，中间结果可以保存在内存中，从而对需要迭代计算和有较高时效性要求的系统提供了很好的支持，多用于能容忍小延时的推荐与计算系统。Storm 一开始就是为实时处理设计，因此在实时分析/性能监测等需要高时效性的领域广泛采用，而且它理论上支持所有语言，只需要少量代码即可完成适配器。
下面的表格是对三者部分特性的比较，描述时间为 2015-5-3，三个项目均处于快速迭代中，文中描述特性会随时产生变化，如果与官方文档产生出入以官方文档为准。
| 比较项 | Storm | Spark Streaming | Hadoop MapReduce |
|---|---|---|---|
| 血统 | UC Berkeley AMP lab | Google Lab | |
| 开源时间 | 2011.9.16 | 2011.5.24 | 2007.9.4 |
| 当前版本 | 0.9.4 | 1.3.1 | 2.7.0 |
| 相关资料 | 多 | 多 | 极多 |
| 依赖环境 | Zookeeper、Java、Python | hadoop client、Scala | Java、ssh |
| 技术语言 | Java、Clojure | Scala | Java |
| 支持语言 | Any | Scala、Java、Python | Java & Others |
| 延时 | 实时 | 秒级 | 较高 |
| 网络带宽 | 一般 | 一般 | 一般 |
| 硬盘IO | 一般 | 少 | 较少 |
| 集群支持 | 好 | 超过1000节点 | 数千个节点 |
| 吞吐量 | 较好 | 好 | 好 |
| 使用公司 | 淘宝、百度、Twitte、Groupon、雅虎 | Intel、腾讯、淘宝、中移动、Google | EBay、Facebook、Google、IBM |
| 适用场景 | 实时的小数据块的分析计算 | 较大数据块又需要高时效性的小批量计算 | 低时效性的大批量计算 |
表格说明：
- 开源时间以 github 上最早的 commit 或者官网上最早发布版本的时间为准。
- 当前版本与特性描述截止 2015-5-3。
- 相关资料量通过比较官方文档、搜索引擎、论坛等途径得出。
- 部分比较数据来源于实践或相关文章（未找到出处）。
本文会保持更新，如果数据发现有出入，欢迎指正。
参考资料：
本文来自 The NewIdea，作者 Carey Tzou 。
永久地址：https://www.tnidea.com/compare-with-distributed-computation-system.html
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