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雷达卡
流式计算
一、Facebook Puma
简介：实时数据流分析
二、Twitter Rainbird
简介：Rainbird一款基于Zookeeper, Cassandra, Scribe, Thrift的分布式实时统计系统，这些基础组件的基本功能如下：
❶ Zookeeper，Hadoop子项目中的一款分布式协调系统，用于控制分布式系统中各个组件中的一致性。
❷Cassandra，NoSQL中一款非常出色的产品，集合了Dynamo和Bigtable特性的分布式存储系统，用于存储需要进行统计的数据，统计数据，并且提供客户端进行统计数据的查询。（需要使用分布式Counter补丁CASSANDRA-1072）
❸ Scribe，Facebook开源的一款分布式日志收集系统，用于在系统中将各个需要统计的数据源收集到Cassandra中。
❹ Thrift，Facebook开源的一款跨语言C/S网络通信框架，开发人员基于这个框架可以轻易地开发C/S应用。
用 处
Rainbird可以用于实时数据的统计：
❶统计网站中每一个页面，域名的点击次数
❷内部系统的运行监控（统计被监控服务器的运行状态）
❸记录最大值和最小值
三、Yahoo S4
简介：S4（Simple Scalable Streaming System）最初是Yahoo!为提高搜索广告有效点击率的问题而开发的一个平台，通过统计分析用户对广告的点击率，排除相关度低的广告，提升点击率。目前该项目刚启动不久，所以也可以理解为是他们提出的一个分布式流计算（Distributed Stream Computing）的模型。
S4的设计目标是：
·提供一种简单的编程接口来处理数据流
·设计一个可以在普通硬件之上可扩展的高可用集群。
·通过在每个处理节点使用本地内存，避免磁盘I/O瓶颈达到最小化延迟
·使用一个去中心的，对等架构；所有节点提供相同的功能和职责。没有担负特殊责任的中心节点。这大大简化了部署和维护。
·使用可插拔的架构，使设计尽可能的即通用又可定制化。
·友好的设计理念，易于编程，具有灵活的弹性
四、Twitter Storm
简介：Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
storm的三大作用领域：
1.信息流处理（Stream Processing）
Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性,它 可以用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2.连续计算（Continuous Computation）
Storm可以进行连续查询并把结果即时反馈给客户，比如将Twitter上的热门话题发送到客户端。
3.分布式远程过程调用（Distributed RPC）
除此之外，Storm也被广泛用于以下方面：
- 精确的广告推送
- 实时日志的处理
迭代计算
一、Apache Hama
简介：Apache Hama是一个纯BSP（Bulk Synchronous Parallel）计算框架，模仿了Google的Pregel。用来处理大规模的科学计算，特别是矩阵和图计算。
❶建立在Hadoop上的分布式并行计算模型。
❷基于 Map/Reduce 和 Bulk Synchronous 的实现框架。
❸运行环境需要关联 Zookeeper、HBase、HDFS 组件。
Hama中有2个主要的模型:
– 矩阵计算(Matrix package)
– 面向图计算(Graph package)
二、Apache Giraph
简介：Apache Giraph是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统，灵感来自BSP（bulk synchronous parallel）和Google的Pregel，与它们 区别于则是是开源、基于 Hadoop 的架构等。
Giraph处理平台适用于运行大规模的逻辑计算，比如页面排行、共享链接、基于个性化排行等。Giraph专注于社交图计算，被Facebook作为其Open Graph工具的核心，几分钟内处理数万亿次用户及其行为之间的连接。
三、HaLoop
简介：迭代的MapReduce，HaLoop——适用于迭代计算的Hadoop 。
Hadoop与HaLoop的不同
与Hadoop比较的四点改变：
1.提供了一套新的编程接口，更加适用于迭代计算；
HaLoop给迭代计算一个抽象的递归公式：
2.HaLoop的master进行job内的循环控制，直到迭代计算结束；
3.Task Scheduler也进行了修改，使得任务能够尽量满足data locality
4.slave nodes对数据进行cache并index索引，索引也以文件的形式保存在本地磁盘。
四、Twister
简介：Twister， 迭代式MapReduce框架，Twister是由一个印度人开发的，其架构如下：
在Twister中，大文件不会自动被切割成一个一个block，因而用户需提前把文件分成一个一个小文件，以供每个task处理。在map阶段，经过map（）处理完的结果被放在分布式内存中，然后通过一个broker network（NaradaBroking系统）将数据push给各个reduce task（Twister假设内存足够大，中间数据可以全部放在内存中）；
在reduce阶段，所有reduce task产生的结果通过一个combine操作进行归并，此时，用户可以进行条件判定， 确定迭代是否结束。combine后的数据直接被送给map task，开始新一轮的迭代。为了提高容错性，Twister每隔一段时间会将map task和reduce task产生的结果写到磁盘上，这样，一旦某个task失败，它可以从最近的备份中获取输入，重新计算。
为了避免每次迭代重新创建task，Twister维护了一个task pool，每次需要task时直接从pool中取。在Twister中，所有消息和数据都是通过broker network传递的，该broker network是一个独立的模块，目前支持NaradaBroking和ActiveMQ。
（来源：小象学院）
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