elasticsearch logstah vs spark streaming and storm

我正致力于构建一个分布式实时集群系统来监控和分析网络。我在互联网上做了几项研究，得出的技术很少：

• 用于实时处理：logstash、storm和apache流媒体
• 用于存储：elasticsearch
• 用于分析：ApacheSpark over Hadoop（我将使用ES Hadoop连接Elasticsearch）
• 对于数据可视化：kibana、D3js、c3js

然而，logstash并不经常被称为火花流和风暴。我在互联网上发现了下图所示的架构：

我有两个问题：

我不明白为什么logstash不常被提及为真正的tim处理系统，比如spark streaming和storm。主要原因是什么？我一直在用它，它很强大

关于分析部分，我可以在该配置中使用机器学习库吗

Logstash不是群集流处理系统。它只是一个基于JVM的进程。最新版本支持磁盘缓冲区，但没有与Spark或Storm几乎相同的交付保证。看看

是的，但不确定为什么首先使用弹性存储数据。为什么不HDFS->SparkML->Elastic？这里要考虑的主要问题是管理模型、培训和测试

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也许我的问题不清楚，但我想问的是，在spark streaming和storm方面，不选择logstash的主要原因是什么？我很难回答这个问题，因为我在网上找不到任何比较。再次感谢你。