O ecossistema do Apache Hadoop conta com uma infraestrutura de processamento distribuído chamado de Storm. Seu objetivo é melhorar o tratamento de ...

O ecossistema do Apache Hadoop conta com uma infraestrutura de processamento distribuído chamado de Storm. Seu objetivo é melhorar o tratamento de fluxo de dados, melhorando os resultados de aplicações em tempo real. Assim como o Spark, o Storm processa fluxos de dados. Considerando essas informações e o conteúdo estudado, pode-se afirmar que a principal diferença entre o Spark e o Storm é o fato de que:


1. o Spark é mais indicado para processamento de fluxos de dados em tempo real, enquanto o Storm é mais indicado para arquivos batches.
2. o Storm é uma solução de processamento de fluxos de dados, que usa a linguagem Scala, enquanto o Spark usa a linguagem de programação Java.
3. o Storm é mais indicado para processamento de Machine Learning, visto que possui bibliotecas especializadas, enquanto o Spark se especializou em banco de dados de grafos, o GraphX.
4. o Spark é mais indicado para processamento de fluxos de dados para ETL, enquanto o Storm é mais indicado para fluxos de processamento de Machine Learning.
5. Correta: o Storm separa o processamento e distribui entre os nós do cluster em paralelo, enquanto o Spark distribui o mesmo processamento entre os nós.