互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。一．实时计算的概念实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。1)数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户

该文档比较系统的介绍了流处理产生背景,常用技术,应用场景。Storm、Spark Streaming 、IBM Stream等。

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巩固流数据处理技术掌握情况，锻炼团队协作能力，提高对Spark数据处理技术的理解和综合运用能力。 某网站系统实时产生日志信息，记录用户对系统的访问信息，例如：IP地址，用户名称，访问时间，请求和响应信息，其中IP地址信息是表示全国各地用户的访问情况，对IP地址的详细分析，可以了解各个地区对该网站系统访问的活跃度，用以判断该网站公司对区域活动的推广情况和投入成本。本项目为网站运营方向常用技术案例。 计算机方面，帮写课设，实验报告，长理优先

SparkStreaming是Spark核心API的扩展，用于可伸缩、高吞吐量、可容错地处理在线流数据。Spark Streaming可以从很多数据源获取数据，比如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis或TCP连接等，并可以用很多高层算子(map/reduce/join/window等)来方便地处理这些数据。最后处理过的数据还可以推送到文件系统、数据库和在线监控页面等。实际上，你也可以在数据流上使用Spark的机器学习和图计算算法。SparkStreaming内部工作机制概图如下所示。Spark

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Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有最高的摄取率。虽然Storm是无状态的,它通过Apache ZooKeeper管理分布式环境和集群状态。它很简单,您可以并行地对实时数据执行各种操作。”

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