大数据现在是业内炙手可热的话题，随着技术的发展，大数据存储技术已经不再是难点，但是对大数据如何做好存储后的下一步处理将是未来竞争的焦点，目前比较受欢迎的Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具都是JVM上的语言写成的。
Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。
Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。
hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。hadoop处理的数据必须是已经存放在hdfs上或者类似hbase的数据库中，所以hadoop实现的时候是通过移动计算到这些存放数据的机器上来提高效率。

spark弥补了hadoop的不足，使之各有各的优势和用处。三者的适用范围如下：Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理；Spark常用于离线的快速的大数据处理；Storm常用于在线的实时的大数据处理。

那么，大数据的核心是什么？依笔者愚见，有三个方面：一是数据，没有数据扯啥都是白搭；二是技术，没有大数据的处理技术，那么数据也就只是一些磁盘；三是思想，有了数据和处理技术，还要有idea，也就是怎么让数据产生更大的价值。
大数据的核心，首先是有其价值，如果数据量很大，而没有价值，那么大数据也就没什么特别了，所以大数据最重要的就是我们能从大量数据中分析、挖掘出对组织有益的信息，当然了，到底有没有用，还得经过实际验证。
另外，就是速度得快，市场机会稍纵即逝，所以如果分析那么多数据，需要一个星期，或者一个月，那么可能意义也不大了。

Storm, Spark, Hadoop三个大数据处理工具谁将成为主流？其实这些只是表面不同的工具而已，本质上的思想是一致，相信未来还会有更多的工具涌现出来，但思想确很难有所变化，比如，你要想快，那么从计算机的体系结构来看，就得多内存，而少硬盘，因为硬盘太慢了。
另外，从处理问题的角度也是一样的，通过采用更多的资源，以分布式的方式，来同时处理那么的数据，速度也肯定会快，当然前提是，不同机器之间交互通信的成本，低于由此带来的益处。

storm是实时处理，spark和hadoop是批处理，两者是互补。而spark和hadoop比较的话，spark主要是充分利用内存计算并且支持更多的操作而不仅是map/reduce，这样有些迭代密集的算法执行效率会更高，而hadoop可能需要多个mr任务来完成。在2.0之后，hadoop使用了新的yarn框架，map/reduce只是其中一种默许了，spark也可以在hadoop的yarn框架下运行的，所以2者还会是融合的。

今后大数据的发展趋势，套用一条耳熟能详的口号就是，更快、更高、更强。不过也需要更加规范，这些个东西，A工具、B工具、C工具，感觉有点像一个个玩具，还不是一个成熟的产品，所以，以后可能会有专门的公司来做商业化的软件，更加成熟的软件。经过几年的酝酿应该会有更多的应用出现，除了互联网，在某些行业用户中也会有落地的成果。