分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况。关注点当选择不同的流处理系统时，有以下几点需要注意的：电运行时和编程模型：平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能，编程模型要足够处理各种应用场景。这是一个相当重要的点，后续会继续。函数式原语：流处理平台应该能提供丰富的功能函数，比如，map或者filter这类易扩展、处理单条信息的函数；处理多条信息的函数aggregation；跨数据流、不易扩展的操作join。状态管理：大部分应用都需要保持状态处理的逻辑。流处理平台应该提供存储、访问和更新状态信息。电消息传输保障：消息传输保障一般有三种：atmostonce，atleastonce和exactlyonce。Atmostonce的
