学习大数据首先是要掌握相关的概念，而大数据框架就是求学者必须要学习并且掌握的，其中流处理系统被认为是当前学习大数据的重点，而你了解多少呢？
了解过大数据开发的人都应该明白批处理系统，那么对于流处理该怎样理解呢？举个简单的例子，小学的时候我们都做过这么一道数学题：一个水池有一个进水管和一个出水管，只打开进水管8个小时充满水，只打开出水管6个小时流光水，那么同时打开进水管和出水管，水池多长时间充满水？
好吧，这道题的答案是永远也充不满……因为出水管出水比较快嘛。流处理系统就相当于这个水池，把流进来的水（数据）进行加工，比如加盐让它变成盐水，然后再把加工过的水（数据）从出水管放出去。这样，数据就像水流一样永不停止，而且在水池中就被处理过了。所以，这种处理永不停止的接入数据的系统就叫做流处理系统。
流处理系统与批处理系统所处理的数据不同之处在于，流处理系统并不对已经存在的数据集进行操作，而是对从外部系统接入的的数据进行处理。流处理系统可以分为两种：逐项处理：每次处理一条数据，是真正意义上的流处理。微批处理：这种处理方式把一小段时间内的数据当作一个微批次，对这个微批次内的数据进行处理。不论是哪种处理方式，其实时性都要远远好于批处理系统。因此，流处理系统非常适合应用于对实时性要求较高的场景，比如日志分析，设备监控、网站实时流量变化等等。由于很多情况下，我们想要尽快看到计算结果，所以近些年流处理系统的应用越来越广泛。下面我们来了解两种流处理系统。
Apache Storm是一种侧重于低延迟的流处理框架，它可以处理海量的接入数据，以近实时方式处理数据。Storm延时可以达到亚秒级。Storm含有如下关键概念： Storm topology中封装了实时应用程序的逻辑。Storm topology类似于MapReduce作业，但区别是MapReduce最终会完成，而topology则会一直运行（除非被强制停止）。Topology是由spouts和bolts组成的DAG。
Stream:Stream是一种不断被接入Storm中的无界的数据序列。Spout是topology中Stream的源。Spout从外部数据源读取数据并接入到Strom系统中。Bolt用于Storm中的数据处理，它可以进行过滤、聚合、连接等操作。将不同的bolt连接组成完整的数据处理链条，最后一个bolt用来输出（到文件系统或数据库等）。
Storm的基本思想是使用spout拉取stream（数据），并使用bolt进行处理和输出。默认情况下Storm提供了“at least once”的保证，即每条数据被至少消费一次。当一些特殊情况（比如服务器故障等）发生时，可能会导致重复消费。为了实现“exactly once”（即有且仅有一次消费），Storm引入了Trident。Trident可以将Storm的单条处理方式改变为微批处理方式，但同时也会对Storm的处理能力产生一定的影响。
值得一提的是，一些国内的公司在Storm的基础上进行了改进，为推动流处理系统的发展做出了很大贡献。阿里巴巴的JStorm参考了Storm，并在网络IO、线程模型、资源调度及稳定性上做了改进。而华为的StreamCQL则为Storm提供了SQL查询语义。
提到ApacheSamza，就不得不提到当前最流行的大数据消息中间件：Apache Kafka。Apache Kafka是一个分布式的消息中间件系统，具有高吞吐、低延时等特点，并且自带了容错机制。以下是Kafka的关键概念：Broker：由于Kafka是分布式消息中间件，所以需要多个节点来存储数据。Broker即为Kafka集群中的单个节点；Topic：用于存储写入Kafka的数据流。如同它的字面含义——主题，不同主题的数据流最好写入不同的topic，方便后续的处理；Partition：每个topic都有1到多个partition，便于分散到不同的borker中。多个partition的数据合并在一起组成了topic完整的数据；Producer：消息的生产者，用来将消息写入到Kafka集群；Consumer：消息的消费者，用来读取Kafka中的消息并进行处理。虽然Kafka被广泛应用于各种流处理系统做数据源，但Samza可以更好的发挥Kafka架构的优势。根据官网的解释，Samza由三个层次组成：数据流层、执行层、处理层，支持三个层次的组件分别为：Kafka、 YARN、Samza API。也就是说，Samza使用Kafka提供了数据流，使用YARN进行资源管理，自身仅提供了操作数据流的API。Samza对Kafka和YARN的依赖在很多方面上与MapReduce对HDFS和YARN的依赖相似。
如果已经拥有Hadoop集群和Kafka集群环境，那么使用Samza作为流处理系统无疑是一个非常好的选择。由于可以很方便的将处理过的数据再次写入Kafka，Samza尤其适合不同团队之间合作开发，处理不同阶段的多个数据流。
大数据像一颗新兴的巨星，有众多的追随者，而且，由于其发光程度的不断提升，我们也不难看出，未来将会有更多的人进入到大数据领域，所以，不论是大数据中的流处理、批处理还是混合处理都需要求学者去了解和掌握。
本文转自：海牛学院