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处理实时的大数据流最常用的就是分布式计算系统，下面分别介绍Apache中处理大数据流的三大框架:
这是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。他是一个流数据框架，具有最高的社区率。虽然Storm是无状态的，它通过ApacheZooKeeper管理分布式环境和鸡群状态。使用起来非常简单，并且还支持并行地对实时数据执行各种操作。
Apache Storm继续成为实时数据分析的领导者是因为它的易于操作和设置，并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。使用storm时常常会设计一个用于实时计算的土状结构，称之为拓扑（topplogy）。将这个拓扑提交给集群之后，集群中的主控节点（master node）将分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）。拓扑结构中履行职能的角色有两种：spout和bolt，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组（不可变数组，固定的键值对）的形式发送出去；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之间也可以随机互相发送消息。
下面是Storm的集群设计和其内部架构。
Twitter使用Storm框架处理流式大数据的应用场景：
Twitter分析的输入来自Twitter Streaming API。Spout将使用Twitter Streaming API读取用户的tweets，并作为元组流输出。来自spout的单个元组将具有twitter用户名和单个tweet作为逗号分隔值。然后，这个元组的蒸汽将被转发到Bolt，并且Bolt将tweet拆分成单个字，计算字数，并将信息保存到配置的数据源。现在，我们可以通过查询数据源轻松获得结果。
Apache Storm vs Hadoop
基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补，在某些方面有所不同。Apache Storm执行除持久性之外的所有操作，而Hadoop在所有方面都很好，但滞后于实时计算。下表比较了Storm和Hadoop的属性。
| Storm | Hadoop |
|---|
| 实时流处理 |
批量处理 |
| 无状态 |
有状态 |
| 主/从架构与基于ZooKeeper的协调。主节点称为nimbus，从属节点是主管。 |
具有/不具有基于ZooKeeper的协调的主 - 从结构。主节点是作业跟踪器，从节点是任务跟踪器。 |
| Storm流过程在集群上每秒可以访问数万条消息。 |
Hadoop分布式文件系统（HDFS）使用MapReduce框架来处理大量的数据，需要几分钟或几小时。 |
| Storm拓扑运行直到用户关闭或意外的不可恢复故障。 |
MapReduce作业按顺序执行并最终完成。 |
| 两者都是分布式和容错的 |
| 如果nimbus / supervisor死机，重新启动使它从它停止的地方继续，因此没有什么受到影响。 |
如果JobTracker死机，所有正在运行的作业都会丢失。 |
使用Apache Storm的例子
Apache Storm对于实时大数据流处理非常有名。因此，大多数公司都将Storm用作其系统的一个组成部分。一些值得注意的例子如下 -
Twitter - Twitter正在使用Apache Storm作为其“发布商分析产品”。 “发布商分析产品”处理Twitter平台中的每个tweets和点击。 Apache Storm与Twitter基础架构深度集成。
NaviSite - NaviSite正在使用Storm进行事件日志监控/审计系统。系统中生成的每个日志都将通过Storm。Storm将根据配置的正则表达式集检查消息，如果存在匹配，那么该特定消息将保存到数据库。
Wego - Wego是位于新加坡的旅行元搜索引擎。旅行相关数据来自世界各地的许多来源，时间不同。Storm帮助Wego搜索实时数据，解决并发问题，并为最终用户找到最佳匹配。
Apache Storm优势
Storm优势就在于Storm是实时的连续性的分布式计算框架，一旦运行起来，除非你将它杀掉，否则将一直Strom一直处于处理计算或者等
待计算的状态，这一点Spark和hadoop都做不到。但是这些框架各有各的优点，每种框架都有自己的最佳应用场景。Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理的意义。
Storm的适用场景：
1）流数据处理
Storm可以用来处理源源不断流进来的消息，处理之后将结果写入到某个存储中去。
2）分布式RPC。由于Storm的处理组件是分布式的，而且处理延迟极低，所以可以作为一个通用的分布式RPC框架来使用。
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。
Spark提交作业的方式有两种：
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。
共同之处：
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。
不同之处:
从应用的角度来分析,:
如果你想要的是一个允许增量计算的高速事件处理系统，Storm会是最佳选择。它可以应对你在客户端等待结果的同时，进一步进行分布式计算的需求，使用开箱即用的分布式RPC（DRPC）就可以了。最后但同样重要的原因：Storm使用Apache Thrift，你可以用任何编程语言来编写拓扑结构。
如果你需要状态持续，同时/或者达到恰好一次的传递效果，应当看看更高层面的Trdent API，它同时也提供了微批处理的方式。
处理大数据流常用的三种Apache框架：Storm、Spark和Samza。(主要介绍Storm)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/myinspire/p/7273125.html
