一.概述
实时获取来自不同数据源的海量数据经过实时分析处理，或的有价值的信息．

1.数据的处理流程

• 静态数据:数据不会发生变化，如数据仓库中的数据；
• 流数据:数据以大量，快速．时变的流形式持续到达．

2.流数据特征:

• 数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的；
• 数据来源众多，格式复杂；
• 数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储；
• 数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序；

3.数据的分析计算

４. 大数据的典型的三大计算框架

• Hadoop
• Spark
• Strom

5.流计算基本理念

• 数据的价值随着时间的流逝而降低；
• 当事件出现时就应该进行处理，儿不是缓存起来进行批处理；
• 低延迟,高可靠，可扩展；

6.流计算系统要求:高性能，海量式，实时性，分布式，易用性，可靠性；

二.流计算处理流程

1.数据实时采集:通常采集多个数据源的海量数据需要保证实时性，低延迟与稳定可靠；

2.数据采集系统的基本架构

3.数据实时计算

4.实时查询服务

5.流处理系统和传统的数据处理系统的区别

三.流计算的应用

• 电子商务
  

• 实时交通

四.开源流计算框架Storm

1.Storm 简介

1.1 优点:

• 可以简单，高效，可靠地处理流数据，支持多种编程语言，处理非常灵活；
• 可以非常方便的与现有数据库系统产品进行融合，从而开发出非常强大的实时计算系统；

1.2 特点

• 整合性，简易的API;
• 可扩展性；
• 可靠的消息处理；
• 支持各种编程语言；
• 快速部署；
• 免费开源；

2.Storm 设计思想

2.1 Storm 将流数据Stream 描述成无限的Tuple 序列，这些Tuple 序列会以分布式的方式并行地创建和处理；

2.2 Spout

2.3 Bolt

2.4 Topology

2.5 Stream Groupings

3.Storm 框架设计

3.1 Storm 与Hadoop 类似；


3.2 Storm 集群采用"Master-Worker"的节点方式．

3.3 Strom 集群架构图

3.4 Worker 进程

3.5 Storm 工作流程

四.Spark Streaming,Samza流计算框架及其比较

4.1 Spark Streaming

• 面向批处理的实时计算框架，独特的RDD 设计方式；

4.2 Spark Streaming 的设计

• 可以整合多种数据源，如Kafka,Flume,HDFS,TCP套接字；
• 处理后的数据可以存储至文件系统，数据库，或显示在仪表盘里；
  

4.3 执行流程

• Spark Streaming 的基本原理是将实时输入数据流以时间片(秒级)为单位进行拆分，然后经Spark 引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据；
  

• DStream 操作示意图
  

• 数据流的建模：
  

4.4 Spark Streaming 与Storm 的对比

4.5 Samza

• 基本概念：

  • 作业:
    

  • 分区：每一个分区都是一个消息队列；
    

  • 任务:
    

  • 数据流图：
    

• Samza 架构：

  • 流数据层：负责数据流的收集分发，流处理层和执行层都被设计成可插拔的，开发人员可以使用其他框架来替代YARN 和Kafka;
  • 执行层；
  • 处理层；
    
    
    
    
    

• 对比：
  

• Storm Spark Streaming和Samza的对比