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。
Twitter现在已经用Heron完全替换了Storm。前者现在每天处理“数10TB的数据，生成数10亿输出元组”，在一个标准的单词计数测试中，“吞吐量提升了6到14倍，元组延迟降低到了原来的五到十分之一”，硬件减少了2/3。
当被问到Twitter是否会开源Heron时，Ramasamy说“在短时间内不会，但长期来看可能。”
然而就在2016年5月25日，Twitter正式宣布Heron开源。Twitter工程经理Karthik Ramasamy在博客上宣布了这一消息。
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。
图1：Heron架构
图2：拓扑架构
对于Heron的整体架构请看图1和图2。用户使用Storm API来构建和提交topologies来实现一个调度。调度运行的每一个topology作为一个job，有几个容器组成，其中一个容器运行主topology，负责管理topology。每个剩余的容器运行一个流管理器，负责数据路由——一个权值管理器，用来搜集和报告各种权值和多个Heron实例（运行user-defined spout/bolt代码）进程。这些容器是基于集群中的节点的资源可用性来实现分配和调度。对于topology元数据，例如物理计划和执行细节，都是保管在Zookeeper中。
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。
图3：Heron UI，显示逻辑计划、物理计划和拓扑状态
Easy debugging：每个任务是进程级隔离的，从而很容易理解行为、性能和文件配置。此外，Heron topologies复杂的UI如图3所示，可快速和有效地排除故障问题。
Compatibility with Storm：Heron提供了完全兼容Storm的特性，所我们无需再为新系统投资太多的时间和资源。另外，不要更改代码就可在Heron中运行现有的Storm topologies，实现轻松地迁移。
Scalability and latency：Heron能够处理大规模的topologies，且满足高吞吐量和低延迟的要求。此外，该系统可以处理大量的topologies。
Heron性能
比较Heron和Storm，样本流是150,000个单词，如下图所示：
图4. Throughput with acks enabled
图5. Latency with acks enabled
如图4所示，Heron和Storm的吞吐量呈现线性增长的趋势。然而，在所有的实验中，Heron吞吐量比Storm高10–14倍。同样在端至端延迟方面，如图5所示，两者都在增加，可Heron延迟比Storm低5–15倍。
除此之外，Twitter已经运行topologies的规模大概是数百台的机器，其中许多实现了每秒产生数百万次事件的资源处理，完全没有问题。有了Heron，众多topologies的每秒集群数据可达到亚秒级延迟。在这些案例中，Heron实现目标的资源消耗能够比Storm更低。
Heron at Twitter
在Twitter，Heron作为主要的流媒体系统，运行数以百万计的开发和生产topologies。由于Heron可高效使用资源，在迁移Twitter所有的topologies后，整体硬件减少了3倍，导致Twitter的基础设置效率有了显著的提升。
了解更多：https://blog.twitter.com/2015/flying-faster-with-twitter-heron
-
Heron是Twitter为了更好的进行实时计算的项目，主要是为了替换和改善Storm的不足而设计。详细的基础介绍和设计目标优势等，可以搜索Google或者查看官方文档（http://twitter.github.io/heron/）。 这里对Heron的使用做出一些介绍，在了解基础上，动手实践总是更好理解。这一部分只提及heron的安装依赖环境。 一、Heron使用依赖的环境： 1.
-
巴比伦算法 求根号可以说是刚需了，最简单的就是计算 2 \sqrt2 2 ，小时候做数学题我们是背下来了，就是等于 1.414 1.414 1.414，但是三位小数是肯定精度不够的，需要再精确怎么办？哉4000年前，巴比伦人发明了一种求 2 \sqrt2 2 的算法： 2 = 1 + 24 60 + 51 6 0 2 + 10 6 0 3 \sqrt2=1+\frac{24}{60}+\f
-
社招，录取，一共三轮面试。 一面：自我介绍，问简历相关项目，出题：有5000万条车险顾客数据，已知其中的500万的用户有宠物，如何对其他4500万用户精准推荐宠物险。 二面：自我介绍，提问他们更换模型时，生效有延迟怎么处理。 三面：自我介绍，知道哪些机器学习算法，决策树原理，协方差作用。 HR谈薪：薪资构成：12个月加年终奖。三个月试用期，试用期间工资八折，年终奖发放看考核分数所处区间系数。 拒绝
-
一面 电话call 10min 应该是hr来面的技术面 应该是照着问题念的 她们也不是很懂 印象中有一些统计学问题，p值，假设检验等。 机器学习问题等等 二面 10-15min 视频面 挖简历为主 三个面试官一起 二面后应该是泡池子了，过了好久好久，突然打电话约我三面 三面 30min 电话call hr面 恕我直言，我觉得hr是面下来最专业的了 问对保险行业的理解 为什么来产险 你认为数据在保险
-
平安产险数据类笔试0901场 总共30道选择＋2道问答题，总时长45分钟。 30道选择包括：经济学/SQL（不是常见的向题，会涉及到注入漏斗之类的）/概率论与数理统计/金融数学（年金、利率 剩余本金）/会计/机器学习 2道问答题都有点像是逻辑推理，比如给你几个条件，让你推断抽出的是哪三张牌 总体来说范围很广，难度我觉得不算小 #平安# #平安产险# #数据分析# #笔试# #24校招内推#
-
实时分析用户在微信小程序中的每一个互动行为，了解用户行为轨迹，结合用户设置的微信属性全面分析用户价值，结合场景的统计分析，提升小程序的使用效率，通过数据驱动用户的增长。
-
功能介绍 获取本APP定制分析中实时分析报告的数据，本报告是定制分析，支持维度和指标的自由组合，请详细阅读本文档说明了解使用详情。 接口 https://openapi.baidu.com/rest/2.0/mtj/svc/app/getDataByKey 请求参数 此处仅列本接口特有参数，公共参数请参考报告级API说明 获取表格数据 参数名 参数类型 是否必须 描述 method string
-
本文向大家介绍jQuery解析json数据实例分析，包括了jQuery解析json数据实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例分析了jQuery解析json数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 先来看看我们的Json数据格式： 为了消除乱码问题，我们设置一个过滤器（代码片段） 服务端我用Servlet生成json数据（代码片段）。 页面端JQuery代码： 之前为了省事，