分佈計算系統框架，按照數據集的特點來說，主要分爲data-flow和streaming兩種。data-flow主要是以數據塊爲數據源來處理數據，代表有：MR、Spark等，我稱作它們爲大數據，而streaming主要是處理單位內得到的數據，這種方式，更注重於實時性，主要包括Strom、JStorm和Samza等，我稱作它們爲快數據。
在這篇文章中，我主要談論streaming相關的框架。
第一個是Storm，一個實時計算系統，它假定數據源是動態的，可以向流水一樣處理數據。
它的特點是：低延遲、高性能、分佈式、可擴展和容錯性。
架構如下圖所示。
Storm的具體概念可以參照：http://blog.csdn.net/hljlzc2007/article/details/12976211，這裏不做具體介紹。
Storm目前算是最最穩定的開源流式處理框架，但是個人認爲它有兩個問題。
1. Storm雖然支持多個語言編寫spout和bolt端的代碼，但是它的主要技術實現是clojure，這給玩大數據、開源的朋友帶來了極大的不變，因爲大家會的語言不是以java和C++等大衆語言爲主，這樣的話，變得不可控了，難以深入瞭解、修改其細節。
2. Storm可以支持在Yarn(Hadoop 2.0)上，可以和其他開源框架共享Hadoop集羣的資源，但是性能不佳，這個有待Storm改善
當然無論如何，Storm依然是目前開源流式處理框架的王者。
第二個我想說的是JStorm，這個是阿里做的，算是Storm的另一個實現，它用的語言是Java.
特點：
1. 客戶端的API與Storm基本上是一致的，如果從Storm遷移過來，不需要修改bolt和spout的代碼
2. Jstrom比Strom穩定，速度更快
3. 提供了一些新的特性
大家有興趣可以去玩玩，項目地址https://github.com/alibaba/jstorm
第三個是Samza
Samza是由LinkedIn開源的一個技術，它是一個開源的分佈式流處理系統，非常類似於Storm。不同的是它運行在Hadoop之上，並且使用了自己開發的Kafka分佈式消息處理系統。
這是Linkin開發的一個小而美的項目，如何美呢？
1. 只有幾千行代碼，完成的功能就可以和Storm媲美，當然目前還有很多的不足
2. 和Kafka結合緊密，更方便的處理數據
3. 運行在Yarn上
之前我做過的一個項目，是Kafka + Storm + ElasticSearch，將來完全可以將Storm替換成Samza，這樣的話，還可以利用Hadoop集羣的資源，做一些存儲、離線分析的功能。將實時處理和離線分析都運行在Hadoop上，不得不說Samza是一個偉大的項目，這樣可以減少項目的增長複雜度，利於維護，還是那句話，小而美的東西，更受歡迎一些。
架構：
Samza主要包含三層，
1. 流處理層 --> Kafka
2. 執行層 --> YARN
3. 處理層 --> Samza API
Samza的流處理層和執行層都是可插拔式的，開發人員可以使用其他框架來替代，不侷限於上述兩種技術。
Samza提供了一個YARN ApplicationMaster，和YARN job，運行在集羣之外，下圖中不同顏色代表不同的主機。
Samza客戶端告訴YARN的Resouce Manager，它想啓動一個Samza job， YARN RM 告訴YARN Node manager，分配空間給YARN ApplicationMaster，NM指定完空間後，YARN container會運行Samza Task Runner。
Samza狀態管理
流式處理數據對狀態的管理是很難的，由於數據是流動的，本身沒有狀態，這樣就需要靠歷史數據來記錄應用的場合，Samza提供了一個內部的key-value數據庫，它是基於LevelDB，運行的JVM之外的，使用它來存儲歷史數據。這樣的做的好處是：
1. 減少JVM的開銷
2. 使用內部存儲，極大提高的吞吐率
3. 減少併發操作
Samza處理流程.
下圖是Samza官方給的一例子，根據Member ID分組，計算頁面訪問次數。入口消息分別來自Machine1、2，出口是Machine3，我們可以這樣理解，消息分散在不同的消息系統中（Kafka），Samza從不同的Kafka中讀取topic，在將topic進行處理後，發送到Machine3，這裏不做過多分解，具體可以參照官方文檔。
項目地址：https://github.com/apache/incubator-samza
官方文件：http://samza.incubator.apache.org/
以上給了我們無限遐想，Storm是否會保持領先地位，Samza能否取而代之呢，無論如何，作爲開發者來說，幾千行代碼，我都迫不及待去要讀一下了。