实时计算、流式处理系统简介和资料搜集
实时计算、流式处理系统简介与简单分析
一、实时计算一些基本概念
http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2011/10/28/2227195.html
二、早期产品
1. IBM的StreamBase：
StreamBase是IBM开发的一款商业流式计算系统，在金融行业和政府部门使用
官方网站：http://www.streambase.com
2. Borealis：Brandeis University、Brown University和MIT合作开发的一个分布式流式系统，由之前的流式系统Aurora、Medusa演化而来，学术研究的一个产品，08年已经停止维护
三、近期产品：
1.Yahoo的S4：S4是一个通用的、分布式的、可扩展的、分区容错的、可插拔的流式系统，Yahoo！开发S4系统，主要是为了解决：搜索广告的展现、处理用户的点击反馈。
官方网站：http://s4.io/
S4简介：http://www.programmer.com.cn/5304/
2. Twitter实时计算
2.1 Twitter的storm：Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统
Storm用途：可用于处理消息和更新数据库（流处理），在数据流上进行持续查询，并以流的形式返回结果到客户端（持续计算），并行化一个类似实时查询的热点查询（分布式的RPC）。
官方指南：https://storm.canonical.com/Tutorial
github下载：https://github.com/nathanmarz/storm/downloads
storm详解：http://duanple.blog.163.com/blog/static/7097176720111020102057795/
storm配置详解：http://www.tbdata.org/archives/2118
storm翻译及总结博客：http://chenlx.blog.51cto.com/4096635/d-1/p-1
2.2. Twitter的Rainbird：Rainbird 是一款分布式实时统计系统, Rainbird可以用于实时数据的统计：(1)统计网站中每一个页面，域名的点击次数,(2)内部系统的运行监控（统计被监控服务器的运行状态），(3) 记录最大值和最小值
官方简介：http://www.slideshare.net/kevinweil/rainbird-realtime-analytics-at-twitter-strata-2011
中文介绍：
http://www.cnblogs.com/gpcuster/archive/2011/02/06/1949466.html
3．Facebook 的Puma：facebook使用puma和Habase相结合来处理实时数据，另外facebook发表一篇利用HBase/Hadoop进行实时数据处理的论文（Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook），通过一些实时性改造，让批处理计算平台也具备实时计算的能力。
4.淘宝的实时计算、流式处理
4.1银河流数据处理平台:通用的流数据实时计算系统，以实时数据产出的低延迟、高吞吐和复用性为初衷和目标，采用actor模型构建分布式流数据计算框架（底层基于akka），功能易扩展、部分容错、数据和状态可监控。 银河具有处理实时流数据（如TimeTunnel收集的实时数据）和静态数据（如本地文件、HDFS文件）的能力，能够提供灵活的实时数据输出，并提供自定义的数据输出接口以便扩展实时计算能力。 银河目前主要是为魔方提供实时的交易、浏览和搜索日志等数据的实时计算和分析。
4.2.基于storm的流式处理，统计计算、持续计算、实时消息处理。
4.3利用Habase实现的online应用。
5.另外还有一些其他实时计算系统：
Hstreaming：官方网站：http://www.hstreaming.com/technology/hstreaming/
Esper：esper可以用在股票系统、风险监控系统等等要求实时性比较高的系统中
官方网站：http://www.espertech.com/
官网的英文简介：http://www.espertech.com/products/esper.php
中文简介：http://www.cnblogs.com/qlee/archive/2011/06/22/2086550.html
http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2011/11/08/363238.html
