Samza 背景
该页面提供了有关流处理的一些背景知识，描述了 Samza 是什么，以及为什么构建它。
什么是消息？
消息系统是实现近实时异步计算的常用方式。当事情发生时，消息可以添加到消息队列（ActiveMQ，RabbitMQ），pub-sub 系统（Kestrel，Kafka）或日志聚合系统（Flume，Scribe）中。下游用户从这些系统读取消息，并根据消息内容进行处理或采取行动。
假设你有一个网站，每当有人加载一个页面时，你会发送一个“用户浏览的页面”事件到消息系统。您可能会让用户执行以下任何操作：
- 将消息存储在Hadoop中以供将来分析
- 计数页面视图并更新仪表板
- 如果页面视图失败，则触发警报
- 向其他用户发送电子邮件通知
- 使用用户的配置文件加入页面视图事件，并将消息发送回消息系统
消息传递系统允许您将所有这些工作与实际网页服务分离。
什么是流处理？
消息系统是一个相当低级别的基础设施 - 它存储消息并等待用户使用它们。当您开始编写产生或使用消息的代码时，您很快就会发现在处理层中有很多棘手的问题需要解决。Samza 旨在帮助解决这些问题。
考虑上面的计数示例（计数页面视图和更新仪表板）。当您的使用者正在运行的机器出现故障，并且当前计数器值丢失时会发生什么？你怎么恢复？处理器在重新启动时应该在哪里运行？如果底层邮件系统向您发送两次相同的邮件或丢失邮件怎么办？（除非您小心，否则您的计数将不正确。）如果您想按页面网址分组的网页浏览量计算如何？如果单个机器处理太多，您如何将计算分布在多台机器上？
流处理在消息传递系统之上是更高层次的抽象，它的目的是要正确解决这一类问题。
Samza
Samza 是一个流处理框架，具有以下功能：
- 简单 API：与大多数低级消息系统 API 不同，Samza 提供了一个非常简单的基于回调的“过程消息” API，与 MapReduce 相当。
- 管理状态： Samza 管理流处理器状态的快照和恢复。当处理器重新启动时，Samza 将其状态恢复为一致的快照。Samza 被构建来处理大量的状态（每个分区有许多千兆字节）。
- 容错：当集群中的某台机器发生故障时，Samza 将与 YARN 合作，将您的任务透明地迁移到另一台机器。
- 耐久性： Samza 使用 Kafka 来确保消息按照写入分区的顺序进行处理，并且不会丢失任何消息。
- 可扩展性： Samza 在每个级别进行分区和分发。Kafka 提供有序，分区，可重放，容错的流。YARN 为 Samza 容器提供了分布式环境。
- 可插拔：尽管 Samza 与 Kafka 和 YARN 开箱即用，Samza 提供了一个可插拔的 API，可让您与其他邮件系统和执行环境一起运行 Samza。
- 处理器隔离： Samza 与 Apache YARN 合作，它支持 Hadoop 的安全模式，并通过 Linux CGroups 进行资源隔离。
备择方案
可用的开源流处理系统实际上很年轻，没有一个系统提供完整的解决方案。这一领域的新问题包括：如何管理流处理器的状态，流是否应该在磁盘上远程缓冲、在接收到重复消息或丢失消息时该怎么做，以及如何对底层消息传递系统进行建模。
Samza 的主要特点是：
- Samza 支持容错的本地状态。状态可以被认为是与处理任务分开和共处的表。状态本身被模仿为流。如果由于机器故障而导致本地状态丢失，则会重播状态流以进行恢复。
- 流被排序，分区，可重放和容错。
- YARN 用于处理器隔离，安全和容错。
- 作业解耦：如果一个工作变慢，建立积压的未处理的消息，系统的其余部分不受影响。
有关 Samza 的更深入的讨论及其与其他流处理系统的关系，请参阅 Samza 的 比较 文档。
