批处理框架集成 Spark Streaming的一个很棒的特性就是它是在Spark框架上运行的。这样你就可以想使用其他批处理代码一样来写Spark Streaming程序，或者是在Spark中交互查询。这就减少了单独编写流批量处理程序和历史数据处理程序。
生产支持
Storm已经出现好多年了，而且自从2011年开始就在Twitter内部生产环境中使用，还有其他一些公司。而Spark Streaming是一个新的项目，并且在2013年仅仅被Sharethrough使用(据作者了解)。
Storm是 Hortonworks Hadoop数据平台中流处理的解决方案，而Spark Streaming出现在 MapR的分布式平台和Cloudera的企业数据平台中。除此之外，Databricks是为Spark提供技术支持的公司，包括了Spark Streaming。
虽然说两者都可以在各自的集群框架中运行，但是Storm可以在Mesos上运行, 而Spark Streaming可以在YARN和Mesos上运行。
本文翻译自：http://xinhstechblog.blogspot.com/2014/06/storm-vs-spark-streaming-side-by-side.html
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本文链接: 【Storm和Spark Streaming框架对比】（https://www.iteblog.com/archives/1283.html）
Storm的Trident支持有状态和事务的批量数据处理