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在這一年，我們看到眾多廠商工作重點(diǎn)主要是圍繞整合Hadoop或NoSQL數(shù)據(jù)處理引擎以及改善基本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。Hadoop最成功的一點(diǎn)就是其采用了MapReduce。MapReduce是一種處理超大型數(shù)據(jù)集并生成相關(guān)執(zhí)行的編程模型，MapReduce的核心思想主要是借鑒了函數(shù)是編程語言以及矢量變成語言里的特性。

現(xiàn)今包括Microsoft、IBM、Oracle、Cloudera、MapR等眾多廠商相繼推出了與自身相結(jié)合的Hadoop產(chǎn)品。例如Oracle NoSQL Database，其是Oracle在全球大會(huì)上發(fā)布的Big Data Appliance的其中一個(gè)組件，Big Data Appliance還包括了Hadoop、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)Hadoop適配器、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)Hadoop裝載器及R語言的系統(tǒng)。

同時(shí)在本月微軟也公布了針對(duì)Windows Azure的基于Apache Hadoop的預(yù)覽發(fā)行版，據(jù)微軟透露其可使Hadoop應(yīng)用程序在幾小時(shí)即可部署完成，而以往這需要數(shù)天。而這種趨勢(shì)在未來一年還會(huì)持續(xù)下去。正如我們所看到的，Hadoop技術(shù)在眾多領(lǐng)域正廣泛得到部署。

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但Hadoop也面臨一些相當(dāng)棘手的狀況，眾所周知，Hadoop的批量化處理是人們喜愛它的地方，但這在某些領(lǐng)域仍顯不足，尤其是在例如移動(dòng)、Web客戶端或金融、網(wǎng)頁(yè)廣告等需要實(shí)時(shí)計(jì)算的領(lǐng)域。這些領(lǐng)域產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極大，沒有足夠的存儲(chǔ)空間來存儲(chǔ)每個(gè)業(yè)務(wù)收到的數(shù)據(jù)。而流計(jì)算則可以實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并決定是否拋棄無用的數(shù)據(jù)，而這無需經(jīng)過Map/Reduce的環(huán)節(jié)。

從實(shí)時(shí)計(jì)算的角度看，Yahoo！的分布式流計(jì)算平臺(tái)S4則要比Hadoop更具優(yōu)勢(shì)。MapReduce系統(tǒng)主要解決的是對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)的批量處理，即當(dāng)前的MapReduce系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)啟動(dòng)計(jì)算時(shí)，一般數(shù)據(jù)已經(jīng)到位（比如保存到了分布式文件系統(tǒng)上）。

而流式計(jì)算系統(tǒng)在啟動(dòng)時(shí)，一般數(shù)據(jù)并沒有完全到位，而是源源不斷地流入，并且不像批處理系統(tǒng)重視的是總數(shù)據(jù)處理的吞吐，而是對(duì)數(shù)據(jù)處理的latency，即希望進(jìn)入的數(shù)據(jù)越快處理越好。

Yahoo！S4的設(shè)計(jì)大量借鑒了IBM的Stream Processing Core（SPC）中間件的設(shè)計(jì)。只是SPC采用的是Subscription Model，而S4結(jié)合了MapReduce和Actors Model。而簡(jiǎn)單的編程接口；高可用+高可擴(kuò)展；盡力避免Disk IO，盡量使用Local Memory，以便減少處理latency；使用去中心化和對(duì)稱架構(gòu)，所有的節(jié)點(diǎn)的責(zé)任相同，方便部署和維護(hù)；功能可插拔，使得平臺(tái)通用化的同時(shí)，做到可以定制化以及設(shè)計(jì)要科學(xué)、易用和靈活是Yahoo！S4的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

而Storm作為Twitter公司實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)也受到廣泛關(guān)注（Twitter也在9月19日圣路易斯市舉行的Strange Loop會(huì)議上公布其源代碼）。Storm的發(fā)展勢(shì)頭相當(dāng)強(qiáng)勁，Twitter開發(fā)的相應(yīng)工具已使其功能變得更加強(qiáng)大。

Storm的作用主要在以下三個(gè)領(lǐng)域：信息流處理（Stream processing）Storm可用來實(shí)時(shí)處理新數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)庫(kù)，兼具容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性；連續(xù)計(jì)算（Continuous computation）Storm可進(jìn)行連續(xù)查詢并把結(jié)果即時(shí)反饋給客戶端。比如把Twitter上的熱門話題發(fā)送到瀏覽器中；分布式遠(yuǎn)程程序調(diào)用（Distributed RPC）Storm可用來并行處理密集查詢。Storm的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是一個(gè)等待調(diào)用信息的分布函數(shù)，當(dāng)它收到一條調(diào)用信息后，會(huì)對(duì)查詢進(jìn)行計(jì)算，并返回查詢結(jié)果。舉個(gè)例子Distributed RPC可以做并行搜索或者處理大集合的數(shù)據(jù)。

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另一個(gè)知名的分布式流式系統(tǒng)是Brandeis University、Brown University和MIT合作開發(fā)的Borealis，Borealis由之前的流式系統(tǒng)Aurora、Medusa演化而來。目前Borealis系統(tǒng)已經(jīng)停止維護(hù)，***的Release版本停止在2008年。

Borealis具有豐富的論文、完整的用戶/開發(fā)者文檔，系由是C++實(shí)現(xiàn)并運(yùn)行于x86-based Linux平臺(tái)。同時(shí)系統(tǒng)是開源的，且使用了較多的第三方開源組件，包括用于查詢語言翻譯的ANTLR、C++的網(wǎng)絡(luò)編程框架庫(kù)NMSTL等。

Borealis系統(tǒng)的流式模型和其他流式系統(tǒng)基本一致：接受多元的數(shù)據(jù)流和輸出，為了容錯(cuò)，采用確定性計(jì)算，對(duì)于容錯(cuò)性要求高的系統(tǒng)，會(huì)對(duì)輸入流使用算子進(jìn)行定序。

隨著大量實(shí)時(shí)計(jì)算需求的增加，分布式流式計(jì)算將會(huì)成為分布式計(jì)算的下一個(gè)主要研究重點(diǎn)，將會(huì)成為類似Hadoop這類MapReduce框架的有力補(bǔ)充。