- 离线计算
批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示（报表）
代表技术：sqoop批量导入数据、hdfs批量存储数据、mapreduce批量计算数据、hive批量计算数据、任务调度
在生产环境中安装sqoop客户端导入数据有生产风险。需要使用更安全的方式，比如用ftp采集，内天到ftp拿数据。在一个公司内部，对一份数据感兴趣的部门很多，可以flume采集后，用kafka缓存，不同的部门根据需要拿数据。直接消费或者存入hdfs - 流式计算
数据实时产生、实时传输、实时计算、实时展示
代表技术：flume实时采集、kafka/metaq实时存储数据、storm/jstorm实时计算数据、redis实时结果缓存、mysql持久化存储
Storm
用来实时计算源源不断产生的数据，如同流水线生产。
流式计算的一般架构：（如网站系统）flume实时数据采集、kafka临时缓存数据、storm计算数据、redis结果存储
Storm核心组件
nimbus：资源分配、任务调度
supervisor：接收任务，启动和通知属于自己管理的worker进程。worker的数量根据端口号来。一个worker里面不会运行属于不同的topology的执行任务。
worker：执行任务的具体组件（其实就是一个jvm）。可以执行spout任务或者bolt任务。
zookeeper：保存分配任务信息、心跳信息、元数据信息
executor：可以理解为一个worker进程中的工作线程。一个executor中只能运行隶属于一个component（spout/bolt）的task。一个worker进程中可以有一个或者多个executor线程。
task：默认情况下，一个executor运行一个task，非默认情况可以有多个task。每个component（spout/bolt）的并发度就是其对应的task数量。（task也是各个节点之间进行grouping（partition）的单位）
Storm编程模型
Topology：Storm中运行的一个实时应用程序
Datasource：外部数据源
Spout：在一个Topology中获取源数据流的组件。将外部数据转化为Storm内部的数据，以Tuple为基本的传输单元下发给Bolt：接收Spout发送的数据，或上游的bolt发送的数据。根据业务逻辑进行处理。发送给下一个bolt或者存储到某种介质上（redis，mysql）。
Tuple：Storm内部数据传输的基本单元，里面封装了一个List对象，用来保存数据。
StreamGrouping：数据分组策略
---- 7种：ShuffleGrouping（Random函数
random.nextInt(2)）、NonGrouping（Random函数）、FieldGrouping（Hash取模hashcode%num）、Local or ShuffleGrouping（本地或随机，优先本地）
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并发度
topology在storm cluster中运行时，并发主要和3个逻辑实体有关：worker，executor，task
worker是一个进程，executor是worker进程中的工作线程。一个Executor中只能运行隶属于同一个component（spout/bolt）的task。一个Worker进程中可以有一个或多个Executor线程。在默认情况下，一个Executor运行一个task。每个component（spout/bolt）的并发度就是这个component对应的task数量。
例：
图中是一个包含有两个 worker 进程的拓扑。其中，蓝色的 BlueSpout 有两个 executor，每个 executor 中有一个 task，并行度为 2；绿色的 GreenBolt 有两个 executor，每个 executor 有两个 task，并行度也为2；而黄色的YellowBolt 有 6 个 executor，每个 executor 中有一个 task，并行度为 6，因此，这个拓扑的总并行度就是 2 + 2 + 6 = 10。具体分配到每个 worker 就有 10 / 2 = 5 个 executor。
一个worker只属于一个topology,每个worker中运行的task只能属于这个topology。 反之，一个topology包含多个worker，其实就是这个topology运行在多个worker上。一个topology要求的worker数量如果不被满足，集群在任务分配时，根据现有的worker先运行topology。如果当前集群中worker数量为0，那么最新提交的topology将只会被标识active，不会运行，只有当集群有了空闲资源之后，才会被运行。
