流式计算框架的开源方案非常多，整体的机构相似，只是实现实时的方式存在差异，按照子系统功能划分，分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四个部分
数据采集
1）实时采集的数据一般来自业务服务器，分成两大类：
① 数据库变更日志
② 服务器引擎访问日志
2）不论是哪种日志文件，采集完成后都已文件的形式保存，采集工具只要监控文件的变化就可以做到实时采集
3）处于对吞吐量的考虑，会以批次的方式进行采集，批次大小基于两个原则：
① 数据大小限制
② 事件阈值限制
4）时效性和吞吐量是需要权衡的两个属性，采集频繁可以提升时效性，降低吞吐量。
数据处理
1）市面上流行的流式计算框架：
① Strom
② S4
③ spark Streaming
④ flink
2）典型问题分析：
① 去重：实时计算为了提高性能，把中间结果的数据保存在内存中，当数据量过大，内存不足以容纳时
+ 精确去重：通过处理数据倾斜的方式把一个节点的内存压力分散到多台节点上
+ 模糊去重：在对结果精度要求不高的情况下使用相关算法去重，如布隆过滤器、基数估计
② 数据倾斜：由于数据分布不均匀，倒是某一台节点数据量巨大，承为性能的瓶颈，这时对数据进行分桶处理，利用各个桶的cpu能力
③ 事务处理：分布式系统处理任务可能由于网络、硬件等原因出现失败的情况，在这种情况下如何做到数据的精确处理。
数据存储：
1）实时计算过程中涉及很多维度和指标，其中会涉及三类数据
① 中间结果
② 最终结果
③ 维表数据
2）表名设计：汇总层表示（DWS） + 数据域(交易数据) + 主维度（交易信息） + 时间维度（0）
3）rowkey设计：MD5（卖家id前四位：用于数据散列，负载均衡） + 主维度（买家id） + 维度标识（app） + 子维度1（一级类目id） + 时间维度（ddd） + 子维度2（二级类目id）
