数据实时分析平台Heron
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Twitter开源了数据实时分析平台Heron。Twitter使用Storm实时分析海量数据已经有好几年了，并在2011年将其开源。该项目稍后开始在Apache基金会孵化，并在2015年秋天成为顶级项目。Storm以季度为发布周期，并且向着人们期望的稳定版前进。但一直以来，Twitter都在致力于开发替代方案Heron，因为Storm无法满足他们的实时处理需求。
Heron的基本原理和方法：实时流系统是在大规模数据分析的基础上实现系统性的分析。另外，它还需要：每分钟处理数十亿事件的能力、有秒级延迟，和行为可预见；在故障时保证数据的准确性，在达到流量峰值时是弹性的，并且易于调试和在共享的基础设施上实现简单部署。
为了满足这些需求，Twitter讨论出了几种方案，包括：扩展Storm、使用其他的开源系统、开发一个全新的平台。因为有几个需求是要求改变 Storm的核心架构，所以对它进行扩展需要一个很长的开发周期。其他的开源流处理框架并不能完美满足Twitter对于规模、吞吐量和延迟的需求。而且，这些系统也不能兼容Storm API——适应一个新的API需要重写几个topologies和修改高级的abstractions，这会导致一个很长的迁移过程。所以，Twitter决定建立 一个新的系统来满足以上提到需求和兼容Storm API。
Heron的特色：Twitter开发Heron，主要的目标是增加性能预测、提高开发者的生产力和易于管理。
Heron的功能：Off the shelf scheduler：通过抽象出调度组件，我们可轻易地在一个共享的基础设施上部署，可以是多种的调度框架，比如Mesos、YARN或者一个定制的环境。Handling spikes and congestion：Heron 具有一个背压机制，即在执行时的一个topology中动态地调整数据流，从而不影响数据的准确性。这在流量峰值和管道堵塞时非常有用。
项目地址： https://github.com/apache/incubator-heron
