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StormSpark StreamingHadoop 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：
Hadoop 官网
Spark Streaming
Storm 官网
本文来自 The NewIdea，作者 Carey Tzou 。永久地址：http://blog.tnidea.com/compare-with-distributed-computation-system.html未经授权，拒绝任何全文及摘要转载！(本博客由作者本人维护，已授权在cnblogs上同步发布)欢迎关注微信公众号：CareyTzou