流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下，流数据可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。应用于网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等领域。

流数据是指由数千个数据源持续生成的数据，通常也同时以数据记录的形式发送，规模较小（约几千字节）。流数据包括多种数据，例如客户使用您的移动或 Web 应用程序生成的日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务，以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据。

此类数据需要按记录或根据滑动时间窗口按顺序进行递增式处理，可用于多种分析，包括关联、聚合、筛选和取样。借助此类分析得出的信息，公司得以深入了解其业务和客户活动的方方面面，例如服务使用情况（用于计量/计费）、服务器活动、网站点击量以及设备、人员和实物的地理位置，从而迅速对新情况做出响应。例如，公司可以持续分析社交媒体流，从而跟踪公众对其品牌和产品的看法的变化，并在必要时及时做出反应。

对于持续生成动态新数据的大多数场景，采用流数据处理是有利的。这种处理方法适用于大多数行业和大数据使用案例。通常情况下，各公司一开始都是从简单的应用程序开始，例如收集系统日志以及进行滚动计算最小值-最大值等初级处理。然后，这些应用程序逐渐发展为需要完成更加复杂的近实时处理。最初，应用程序可能通过处理数据流生成简单的报告，然后再执行一些简单的响应操作，例如在关键指标超出一定阀值时发出警报。最终，这些应用程序会执行形式更加复杂的数据分析，如应用机器学习算法，还会从数据中提取更深入的信息。经过一段时间后，开始应用复杂的流事件处理算法，如利用时间窗口衰减算法查找最近的热门电影，进一步丰富了信息内容。

流数据具有四个特点：

1）数据实时到达；

2）数据到达次序独立，不受应用系统所控制；

3）数据规模宏大且不能预知其最大值；

4）数据一经处理，除非特意保存，否则不能被再次取出处理，或者再次提取数据代价昂贵。

流数据在网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等应用领域广泛出现，通过对流数据研究可以进行卫星云图监测、股市走向分析、网络攻击判断等。

流数据示例

1. 交通工具、工业设备和农业机械上的传感器将数据发送到流处理应用程序。该应用程序再监控性能，提前检测任何潜在缺陷，自动订购备用部件，从而防止设备停机。

2. 一家金融机构实时跟踪股市波动，计算风险价值，然后根据股票价格变动自动重新平衡投资组合。

3. 一家房地产网站跟踪客户移动设备中的一部分数据，然后根据其地理位置实时建议应走访的房产。

4. 一家太阳能发电公司必须维持可满足客户需求的发电量，否则就要支付罚金。该公司实施了一个流数据应用程序，用以监控电力系统中的所有电池板，并实时调度服务，从而最大限度缩短了每个电池板的低产能期，也因此减少了相关的罚款支出。

5. 一家媒体出版商对数十亿的在线内容点击流记录进行流处理，利用有关用户的人口统计信息汇总和丰富数据，并优化网站上的内容投放，从而实现关联性并为受众提供更佳的体验。

6. 一家网络游戏公司收集关于玩家与游戏间互动的流数据，并将这些数据提供给游戏平台，然后再对这些数据进行实时分析，并提供各种激励措施和动态体验来吸引玩家。

在讨论流数据之前，有必要比较一下流处理和批处理。批处理可用于计算对不同数据集的任意查询。它一般用于计算从所含的所有数据得到的结果，并实现对大数据集的深入分析。例如，Amazon EMR 等基于MapReduce 的系统就是支持批处理任务的平台。相反，流处理则需要摄取一个数据序列，增量式更新指标、报告和汇总统计结果，以响应每个到达的数据记录。这种处理方法更适合实时监控和响应函数。

很多组织纷纷结合使用两种方法，从而构建一种混合模式，并同时维持实时处理层和批处理层。数据首先经由流数据平台（如 Amazon Kinesis）处理，以提取实时信息，然后保存到 S3 等存储中，数据可在此进行转换和加载，以用于各种批处理使用案例。

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。这里将对三种Apache框架分别进行简单介绍，然后尝试快速、高度概述其异同。

Apache Storm

在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组的形式发送出去；而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自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的tuple是不可变数组，对应着固定的键值对。

Apache Spark

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。

Apache Samza

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。

三种框架的术语名词不同，但是其代表的概念十分相似：

对比图

下面表格总结了一些不同之处：

数据传递形式分为三大类：

最多一次（At-most-once）：消息可能会丢失，这通常是最不理想的结果。

最少一次（At-least-once）：消息可能会再次发送（没有丢失的情况，但是会产生冗余）。在许多用例中已经足够。

恰好一次（Exactly-once）：每条消息都被发送过一次且仅仅一次（没有丢失，没有冗余）。这是最佳情况，尽管很难保证在所有用例中都实现。

另一个方面是状态管理：对状态的存储有不同的策略，Spark Streaming将数据写入分布式文件系统中（例如HDFS）；Samza使用嵌入式键值存储；而在Storm中，或者将状态管理滚动至应用层面，或者使用更高层面的抽象Trident。

流数据所面临的挑战

流数据处理需要两个层：存储层和处理层。存储层需要支持记录定序和高度一致性，以便以快速、便宜且可重复的方式读取和写入大型数据流。处理层负责处理存储层中的数据，基于该数据运行计算，然后通知存储层删除不再需要的数据。您还必须为存储层和处理层制定可扩展性、数据持久性和容错规划。因此，出现了可提供构建流数据应用程序所需的基础设施的多种平台。