转载自：https://my.oschina.net/u/2326085/blog/391336
分布计算系统框架，按照数据集的特点来说，主要分为data-flow和streaming两种。data-flow主要是以数据块为数据源来处理数据，代表有：MR、Spark等，我称作它们为大数据，而streaming主要是处理单位内得到的数据，这种方式，更注重于实时性，主要包括Strom、JStorm和Samza等，我称作它们为快数据。
在这篇文章中，我主要谈论streaming相关的框架。
第一个是Storm，一个实时计算系统，它假定数据源是动态的，可以向流水一样处理数据。
它的特点是：低延迟、高性能、分布式、可扩展和容错性。
架构如下图所示。
Storm的具体概念可以参照：http://blog.csdn.net/hljlzc2007/article/details/12976211，这里不做具体介绍。
Storm目前算是最最稳定的开源流式处理框架，但是个人认为它有两个问题。
Storm虽然支持多个语言编写spout和bolt端的代码，但是它的主要技术实现是clojure，这给玩大数据、开源的朋友带来了极大的不变，因为大家会的语言不是以java和C++等大众语言为主，这样的话，变得不可控了，难以深入了解、修改其细节。
Storm可以支持在Yarn(Hadoop 2.0)上，可以和其他开源框架共享Hadoop集群的资源，但是性能不佳，这个有待Storm改善
当然无论如何，Storm依然是目前开源流式处理框架的王者。
第二个我想说的是JStorm，这个是阿里做的，算是Storm的另一个实现，它用的语言是Java.
特点：
客户端的API与Storm基本上是一致的，如果从Storm迁移过来，不需要修改bolt和spout的代码
Jstrom比Strom稳定，速度更快
提供了一些新的特性
大家有兴趣可以去玩玩，项目地址https://github.com/alibaba/jstorm
第三个是Samza
Samza是由LinkedIn开源的一个技术，它是一个开源的分布式流处理系统，非常类似于Storm。不同的是它运行在Hadoop之上，并且使用了自己开发的Kafka分布式消息处理系统。
这是Linkin开发的一个小而美的项目，如何美呢？
只有几千行代码，完成的功能就可以和Storm媲美，当然目前还有很多的不足
和Kafka结合紧密，更方便的处理数据
运行在Yarn上
之前我做过的一个项目，是Kafka + Storm + ElasticSearch，将来完全可以将Storm替换成Samza，这样的话，还可以利用Hadoop集群的资源，做一些存储、离线分析的功能。将实时处理和离线分析都运行在Hadoop上，不得不说Samza是一个伟大的项目，这样可以减少项目的增长复杂度，利于维护，还是那句话，小而美的东西，更受欢迎一些。
架构：
Samza主要包含三层，
流处理层 --> Kafka
执行层 --> YARN
处理层 --> Samza API
Samza的流处理层和执行层都是可插拔式的，开发人员可以使用其他框架来替代，不局限于上述两种技术。
Samza提供了一个YARN ApplicationMaster，和YARN job，运行在集群之外，下图中不同颜色代表不同的主机。
Samza客户端告诉YARN的Resouce Manager，它想启动一个Samza job， YARN RM 告诉YARN Node manager，分配空间给YARN ApplicationMaster，NM指定完空间后，YARN container会运行Samza Task Runner。
Samza状态管理
流式处理数据对状态的管理是很难的，由于数据是流动的，本身没有状态，这样就需要靠历史数据来记录应用的场合，Samza提供了一个内部的key-value数据库，它是基于LevelDB，运行的JVM之外的，使用它来存储历史数据。这样的做的好处是：
减少JVM的开销
使用内部存储，极大提高的吞吐率
减少并发操作
Samza处理流程.
下图是Samza官方给的一例子，根据Member ID分组，计算页面访问次数。入口消息分别来自Machine1、2，出口是Machine3，我们可以这样理解，消息分散在不同的消息系统中（Kafka），Samza从不同的Kafka中读取topic，在将topic进行处理后，发送到Machine3，这里不做过多分解，具体可以参照官方文档。
项目地址：https://github.com/apache/incubator-samza
官方文件：http://samza.incubator.apache.org/
以上给了我们无限遐想，Storm是否会保持领先地位，Samza能否取而代之呢，无论如何，作为开发者来说，几千行代码，我都迫不及待去要读一下了。
