在YARN发布后，Hadoop拥有了同集群运行不同技术的可能，类似的技术还有加州大学伯克利分校建立的Mesos。然而将开源技术商用却并不是件简单的事情，据Gigaom的一则消息，Hortonworks正在致力Storm到Hadoop的商用整合。

　　以下为译文

在收到大量的客户请求后，Hortonworks决定开始 Sotrm流处理引擎整合到该公司的Hadoop产品中。考虑到Hadoop的批处理设计，这项工作确实有着重要的意义。

几年前，Backtype公司建立了流处理引擎Sotrm，期望弥补Hadoop一些流数据(比如传感器数据)的实时处理能力。 Twitter于2011年收购了Backtype，从此引领着Storm开发。然而当这个开源项目在网站开发上得到广泛认可时，一些革新陆续出现，其中就包括了 与Hadoop的整合或者 在Hadoop上运行。

在Hortonworks客户发现Storm走进Twitter及Yahoo!这些知名企业后，他们也想使用这个技术来处理自己的流数据，从事geofencing、网页行为及从医用传感器的实时分析等业务。Hortonworks营销副总裁Dave McJannet说道：

我们看到许多早期用户对这个功能的渴望，同时也看到越来越多企业对实时处理的关心。

Hortonworks产品副总裁Bob Page说道： Storm在近日成为Apache软件基金会的孵化项目后，已然值得Hortonworks投资。该公司之前聚焦的通常是 将Hadoop相关开源技术整合到旗下Hortonworks Data Platform产品，整合Storm这样的流处理框架完全是出于用户的需求。Hortonworks一直认为，在缺少强大的社区支持下，将一些远离Hadoop主干代码的技术整合到其产品将产生相当大的风险。

通过McJannet了解到，这个工作的主要挑战就在于如何整合成一个企业级产品，并且满足许多主流需求。　

Page强调，Hortonworks的计划是在今年底完成基础等级整合，并在不久的将来为其注入企业级元素，大概会耗时1年左右的时间。他还补充说，并不会到所有特性完成后才会给用户发布。

在数据处理时间和方式上，Storm与Hadoop MapReduce基本上是两个对立面，而这两个技术具备整合可能性极大程度该归结于 YARN这个集群管理层。Hortonworks当下正在致力于通过新型处理框架Tez 来 提高Hive的速度，同时YARN还允许Hadoop用户 运行Spark内存处理框架。同时， 微软也在使用YARN让Hadoop更加适合机器学习用例。

此外，通过YARN，同集群上同时运行HBase、 Giraph等不同技术也成为可能。此外，集群管理技术Mesos(加州大学伯克利分校出品，现已成为Apache项目) 同样支持了类似YARN功能，尽管其不是像YARN这样与HDFS捆绑。