大数据中的实时计算SPark和Storm优缺点是什么？分别适合于哪些场景？

SparkStreaming和Strom都属于实时计算框架，有点都是可以做到对数据的实时处理。SparkStreaming是基于Spark Core实现的，所以对数据的处理要形成RDD，暨要形成数据窗口，所以其处理过程可以称之为微批处理，而storm是可以做到实时处理每一条数据的，所以相对来说，实时性比sparkstreaming更高。所以storm更适合处理实时性要求极高的场景。

SPark体系中的 Spark Streaming严格意义上属于批处理计算框架，准实时，基于内存的计算框架，性能可以达到秒级，大数据除了实时计算之外，还包括了离线批处理、交互式查询等业务功能，而且实时计算中，可能还会牵扯到高延迟批处理、交互式查询等功能，就应该首选Spark生态，用Spark Core开发离线批处理，用Spark SQL开发交互式查询，用Spark Streaming开发实时计算，三者可以无缝整合，给系统提供非常高的可扩展性
Storm是纯实时计算框架，来一条数据，处理一条数据，可以达到毫秒级，适合于要求可靠的事务机制和可靠性机制，即数据的处理完全精准，一条也不能多，一条也不能少，也可以考虑使用Storm
形象点比喻，SPark就好比商城的直梯，Storm就好比商场的扶梯