1樓：鴻寶
最近我也在處理這一塊實時計算框架的問題，到目前為止，structure streaming 2.3版本和flink、storm在實時計算上並沒有什麼顯著的差別了，SS2.3新增支援continuous process，不支援的問題，在flink和storm裡也一樣，在資料框架的處理上，都不如pandas。
另外，在早期，storm相對其他對手而言功能上比較完善的框架，但隨著其他幾家的興起，慢慢的差距也沒了，exactly once，吞吐，容錯，這三大要素，在這幾個框架都各自借鑑解決了，而在未來，誰能夠把好用細緻的資料加工處理融入到流計算上，諸如multiple agg，top N，join with agg這些問題，有易用的API就非常贊了，同時，資料延遲盡可能在毫秒級，這將會是乙個短暫的分水嶺
2樓：劉人傑
storm的設計已經過於老舊，看看設計即可，新應用的話還是考慮flink或者structure streaming。個人更喜歡flink，api設計很優雅，既能處理high level的資料，又能處理low level的~spark的執行引擎到底還是批處理式的
3樓：開坦克的貓
你可以關注下storm最新版本，原來的source replay+ack機制確實是只能達到at-least-once的處理語義，但是現在借鑑了JStorm的checkpoint機制，這個機制呢和Flink的分布式快照很類似，所以我覺得已經能實現exactly-once的處理語義了。
金融系統嘛，我個人覺得可能處理精準性之外還需要低延遲，spark streaming的處理延遲受限於它的minibatch對應的視窗大小，這點可能沒有Storm好。
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