基本概念：
作业：是对一组输入流进行处理转化成输出流的程序。
分区：
Samza的流数据单位既不是Storm中的元组，也不是Spark Streaming中的DStream，而是一条条消息；
Samza中的每个流都被分割成一个或多个分区，对于流里的每一个分区而言，都是一个有序的消息序列，后续到达的消息会根据一定规则被追加到其中一个分区里；
任务：
一个作业会被进一步分割成多个任务（Task）来执行，其中，每个任务负责处理作业中的一个分区
分区之间没有定义顺序，从而允许每一个任务独立执行YARN调度器负责把任务分发给各个机器，最终，一个工作中的多个任务会被分发到多个机器进行分布式并行处理
数据流图：
一个数据流图是由多个作业构成的，其中，图中的每个节点表示包含数据的流，每条边表示数据传输
多个作业串联起来就完成了流式的数据处理流程
由于采用了异步的消息订阅分发机制，不同任务之间可以独立运行
Samza系统架构主要包括：
处理分析过程：
1.Samza客户端需要执行一个Samza作业时，它会向YARN的ResouceManager提交作业请求
2.ResouceManager通过与NodeManager沟通为该作业分配容器（包含了CPU、内存等资源）来运行Samza ApplicationMaster
3.Samza ApplicationMaster进一步向ResourceManager申请运行任务的容器
4.获得容器后，Samza ApplicationMaster与容器所在的NodeManager沟通，启动该容器，并在其中运行Samza Task Runner
5.Samza Task Runner负责执行具体的Samza任务，完成流数据处理分析；
Storm、Spark Streaming和Samza的应用场景：
从编程的灵活性来讲，Storm是比较理想的选择，它使用Apache Thrift，可以用任何编程语言来编写拓扑结构（Topology）
当需要在一个集群中把流计算和图计算、机器学习、SQL查询分析等进行结合时，可以选择Spark Streaming，因为，在Spark上可以统一部署Spark SQL，Spark Streaming、MLlib，GraphX等组件，提供便捷的一体化编程模型
当有大量的状态需要处理时，比如每个分区都有数十亿个元组，则可以选择Samza。当应用场景需要毫秒级响应时，可以选择Storm和Samza，因为Spark Streaming无法实现毫秒级的流计算；