选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。
技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中，再能点燃一些些技术上的情怀，那就perfect了！
属性矩阵(Attributes Matrix)
我在《Apache下流处理项目巡览》（https://iamzhangyi.github.io/Apache-Streaming-Projects/）一文中翻译了Janakiram的这篇文章，介绍了Apache基金会下最主流的流处理项目。巧的是，我在InfoQ上又发现了Ian Hellstrom的文章，他用一张图给出了非常棒的总结。
为了更好地阅读，我将这张图的内容转成如下的矩阵表。由于Ian的文章是2016年撰写的，我对其内容做了适度更新。
表一：流平台的质量属性
流平台 | 当前版本 | 主要推动者 | Event Size | 消息传递保证 | 状态管理 |
Flume | 1.8.0 | Apple, Cloudera | single | at least once | 事务型更新 |
NiFi | 1.5.0 | Hortonworks | single | at least once | 本地及分布式快照 |
Gearpump | 0.8.4 | single | Intel, Lightbend | exactly once，若不需要支持容错，则为at least once | checkpoints |
Apex | Apex Core 3.6.0, Apex Malhar 3.8.0 | Data Torrent | single | exactly once | checkpoints |
Kafka Streams | 1.0 | Confluent | single | at least once | 本地及分布式快照 |
Spark Streaming | 2.2.1 | AMPLab, Databricks | micro-batch | exactly once，若不需要支持容错，则为at least once | checkpoints |
Storm | 1.1.1 | Backtype, Twitter | single | at least once | record acknowledgements |
Samza | 0.14.0 | Linkedin | single | at least once | 本地快照，分布式快照则支持容错 |
Flink | 1.4.0 | dataArtisans | single | exactly once | 分布式快照 |
Ignite Streaming | 2.3.0 | GridGain | single | at least once | checkpoints |
Beam | 2.2.0 | Google | single | exactly once | 事务型更新 |
表一（续）：流平台的质量属性
流平台 | 容错 | 处理顺序 | 事件的优先级 | Windowing | Back-pressure(背压） |
Flume | yes(只针对file channel) | no | no | no | no |
NiFi | yes | no | yes | no | yes |
Gearpump | yes | yes | programmable | time-based | yes |
Apex | yes | no | programmable | time-based | yes |
Kafka Streams | yes | yes | programmable | time-based | N/A |
Spark Streaming | yes | no | programmable | time-based | yes |
Storm | yes | yes | programmable | time-based, count-based | yes |
Samza | yes | yes(单分区情况则不支持) | programmable | time-based, count-based | yes |
Flink | yes | yes | programmable | time-based, count-based | yes |
Ignite Streaming | yes | yes | programmable | time-based, count-based | yes |
Beam | yes | yes | programmable | time-based | yes |
表一（再续）：流平台的质量属性
流平台 | 数据抽象 | 数据流 | 延迟 | 资源管理 | Auto-scaling |
Flume | Event | agent | low | native | no |
NiFi | FlowFile | flow | configurable | native | no |
Gearpump | Message | streaming application | very low | YARN | no |
Apex | Tuple | streaming application | very low | YARN | yes |
Kafka Streams | KafkaStream | process topology | very low | YARN, Mesos, Chef, Puppet, Salt, Kubernetes等 | yes |
Spark Streaming | DStream | application | medium | YARN, Mesos | yes |
Storm | Tuple | topology | very low | YARN, Mesos | no |
Samza | Message | job | low | YARN | no |
Flink | DataStream | streaming dataflow | low(configurable) | YARN | no |
Ignite Streaming | IgniteDataStreamer | job | very low | YARN, Mesos | no |
Beam | PCollection | pipeline | low | integrated | yes |
表一（终）：流平台的质量属性
流平台 | 热修改 | API | 主要开发语言 | API语言 |
Flume | no | declarative | Java | text files, Java |
NiFi | yes | compositional | Java | REST(GUI) |
Gearpump | yes | declarative | Scala | Scala, Java |
Apex | yes | declarative | Java | Java |
Kafka Streams | yes | declarative | Java | Java |
Spark Streaming | no | declarative | Scala | Scala, Java, Python |
Storm | yes | compositional | Clojure | Scala, Java, Clojure, Python, Ruby |
Samza | no | compositional | Scala | Java |
Flink | no | declarative | Java | Java, Scala, Python |
Ignite Streaming | no | declarative | Java | Java, .NET, C++ |
Beam | no | declarative | Java | Java |
数据流模型
在进行流数据处理时，必然需要消费上游的数据源，并在处理数据后输出到指定的存储，以待之后的数据分析。站在流数据的角度，无论其对数据的抽象是什么，都可以视为是对消息的生产与消费。这个过程是一个数据流（data flow），那么负责参与其中的设计元素就可以称之为是“数据流模型（Data flow model）”。
不同流处理平台的数据流模型有自己的抽象定义，也提供了内建的支持。我针对Flume、Flink、Storm、Apex以及NiFi的数据流模型作了一个简单的总结。
Flume
Flume的数据流模型是在Agent中由Source、Channel与Sink组成。
内建的Source支持：
- Avro
- Thrift
- JMS
- Taildir
- Exec
- Spooling Directory
- Kafka
- NetCat
- Sequence Generator
- Syslog
- HTTP
内建的Sink支持：
- HDFS
- Hive
- Logger
- Avro
- Thrift
- IRC
- File Roll
- HBase
- Solr
- Elasticsearch
- Kite Dataset
- Kafka
- HTTP
Flume还支持自定义Source、Sink与Channel。
Flink
Flink将数据流模型抽象为Connector。Connector将Source与Sink连接起来，一些特殊的connector则只有Source或Sink。Flink定义的connector包括：
- Kafka（支持Source/Sink）
- Elasticsearch（仅为Sink）
- HDFS（仅为Sink）
- RabbitMQ（支持Source/Sink）
- Amazon Kinesis Streams（支持Source/Sink）
- Twitter（仅为Source）
- NiFi（支持Sink/Source）
- Cassandra（仅为Sink）
- Redis、Flume和ActiveMQ（仅为Sink）
Flink也支持用户自定义Connector。
Storm
Storm对数据流模型的抽象则形象地定义为Spout和Bolt。为了支持其他数据源的读取，并将数据存储到指定位置，Storm提供了与诸多外部系统的集成，并针对这些外部系统去定义对应的Spout与Bolt。
Storm集成的外部系统包括：
- Kafka：通过BrokerHosts的ZKHosts支持Spout
- HBase：提供HBaseBolt
- HDFS：提供HdfsBolt
- Hive：提供HiveBolt
- Solr：提供SolrUpdateBolt与对应的Mapper
- Canssandra：提供CassandraWriterBolt
- JDBC：提供JdbcInsertBolt与JdbcLookupBolt等
- JMS：提供JMS Spout与JMS Bolt
- Redis：提供RedisLookupBolt、RedisStoreBolt与RedisFilterBolt等
- Event Hubs：提供了Event Hubs Spout
- Elasticsearch：提供EsIndexBolt、EsPercolateBolt与EsLookupBolt等
- MQTT：MQTT主要用于物联网应用的轻量级发布/订阅协议，提供了对应的Spout
- MongoDB：提供了MongoInsertBolt、MongoUpdateBolt
- OpenTSDB
- Kinesis
- Druid
- Kestrel
Storm和Storm Trident都支持用户自定义Spout和Bolt。
Apex
Apex将数据流模型称之为Operators，并将其分离出来，放到单独的Apex Malhar中。对于Source，它将其称之为Input Operators，对于Sink，则称为Output Operators，而Comput Operators则负责对流数据的处理。
Apex Malhar支持的Input/Output Operators包括：
- 文件系统：支持存储到HDFS、S3，也可以存储到NFS和本地文件系统
- 关系型数据库：支持Oracle、MySQL、Sqlite等
- NoSQL数据库：支持HBase、Cassandra、Accumulo、Aerospike、MongoDB和CouchDB
- 消息系统：支持对Kafka、JMS、ZeroMQ和RabbitMQ消息的读写
- 通知系统：支持通过SMTP发送通知
- 内存数据库和缓存：支持Memcached和Redis
- 社交媒体：支持Twitter
- 协议：支持HTTP、RSS、Socket、WebSocket、FTP和MQTT
毫无疑问，Apex也支持用户自定义Operator。除了可以用Java编写之外，还可以使用JavaScript、Python、R和Ruby。
NiFi
NiFi对流模型的主要抽象为Processor，并且提供了非常丰富的数据源与数据目标的支持。
常用的数据采集方法包括：
- GetFile
- GetFtp
- GetSFtp
- GetJMSQueue
- GetJMSTopic
- GetHTTP
- ListenHTTP
- ListenUDP
- GetHDFS
- ListHDFS / FetchHDFS
- FetchS3Objet
- GetKafka
- GetMongo
- GetTwitter
发送数据的方法包括：
- PutEmail
- PutFile
- PutFTP
- putSFTP
- PutJMS
- PutSQL
- PutKafka
- PutMongo
Nifi也支持用户自定义Processor，例如通过继承NiFi定义的AbstractProcessor类。自定义的Processor可以和内建的Processor一样添加到NiFi定义Flow的GUI上，并对其进行配置。
