summingbird和storm-yarn 他们的优缺点是啥，分别适用于哪些场景
summingbird只知道是一个lambda架构的项目，看过一些文档，感觉适用范围不是很广，但如果你需求和它的适用场景很一致，则用起来应该会很爽。我理解summingbird适用的场景是：先用流式计算短期数据，但流式计算因为模型限制，为了时效性经常会牺牲一定程度的正确性的保证，过段时间数据全了，再用批量进行补正，然后再由一些query机处理用户请求，将批量的输出与流式的输出merge成最终的结果发送给用户。storm是一个比较通用的流式计算项目，用起来会更通用一些，但是如果你需求是我上面描述的summing bird适用的那个场景，你可能一些事儿可能需要维护一套批量的MR程序，维护一套流式的Storm程序，然后再维护一套查询服务了，而且很可能其中不少地方存在着重复的逻辑，同一套逻辑可能需要在几个系统中出现。
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