流式大数据处理的三种框架：Storm，Spark和Samza

其他：Flink、Storm

将对三种Apache框架分别进行简单介绍，然后尝试快速、高度概述其异同。

在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组的形式发送出去；而bolt则负责转换这些数据流，在bolt中可以完成计算、过滤等操作，bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的tuple是不可变数组，对应着固定的键值对。

Spark Streaming是核心Spark API的一个扩展，它并不会像Storm那样一次一个地处理数据流，而是在处理前按时间间隔预先将其切分为一段一段的批处理作业。Spark针对持续性数据流的抽象称为DStream（DiscretizedStream），一个DStream是一个微批处理（micro-batching）的RDD（弹性分布式数据集）；而RDD则是一种分布式数据集，能够以两种方式并行运作，分别是任意函数和滑动窗口数据的转换。

Samza处理数据流时，会分别按次处理每条收到的消息。Samza的流单位既不是元组，也不是Dstream，而是一条条消息。在Samza中，数据流被切分开来，每个部分都由一组只读消息的有序数列构成，而这些消息每条都有一个特定的ID（offset）。该系统还支持批处理，即逐次处理同一个数据流分区的多条消息。Samza的执行与数据流模块都是可插拔式的，尽管Samza的特色是依赖Hadoop的Yarn（另一种资源调度器）和Apache Kafka。

以上三种实时计算系统都是开源的分布式系统，具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点，它们的共同特色在于：允许你在运行数据流代码时，将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行。此外，它们都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。

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