一、Facebook Puma
贡献者：Facebook
简介：实时数据流分析
二、Twitter Rainbird
贡献者：Twitter
简介：Rainbird一款基于Zookeeper, Cassandra, Scribe, Thrift的分布式实时统计系统，这些基础组件的基本功能如下：
❶ Zookeeper，Hadoop子项目中的一款分布式协调系统，用于控制分布式系统中各个组件中的一致性。
❷Cassandra，NoSQL中一款非常出色的产品，集合了Dynamo和Bigtable特性的分布式存储系统，用于存储需要进行统计的数据，统计数据，并且提供客户端进行统计数据的查询。（需要使用分布式Counter补丁CASSANDRA-1072）
❸ Scribe，Facebook开源的一款分布式日志收集系统，用于在系统中将各个需要统计的数据源收集到Cassandra中。
❹ Thrift，Facebook开源的一款跨语言C/S网络通信框架，开发人员基于这个框架可以轻易地开发C/S应用。
用处
Rainbird可以用于实时数据的统计：
❶统计网站中每一个页面，域名的点击次数
❷内部系统的运行监控（统计被监控服务器的运行状态）
❸记录最大值和最小值
三、Yahoo S4
贡献者：Yahoo
简介：S4（Simple Scalable Streaming System）最初是Yahoo!为提高搜索广告有效点击率的问题而开发的一个平台，通过统计分析用户对广告的点击率，排除相关度低的广告，提升点击率。目前该项目刚启动不久，所以也可以理解为是他们提出的一个分布式流计算（Distributed Stream Computing）的模型。
S4的设计目标是：
·提供一种简单的编程接口来处理数据流
·设计一个可以在普通硬件之上可扩展的高可用集群。
·通过在每个处理节点使用本地内存，避免磁盘I/O瓶颈达到最小化延迟
·使用一个去中心的，对等架构；所有节点提供相同的功能和职责。没有担负特殊责任的中心节点。这大大简化了部署和维护。
·使用可插拔的架构，使设计尽可能的即通用又可定制化。
·友好的设计理念，易于编程，具有灵活的弹性
四、Twitter Storm
贡献者：Twitter
简介：Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架，它原来是由BackType开发，后BackType被Twitter收购，将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛，例如商品推荐，广告投放，它能根据当前情景上下文（用户偏好，地理位置，已发生的查询和点击等）来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
storm的三大作用领域：
1.信息流处理（Stream Processing）
Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库，兼具容错性和可扩展性,它 可以用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2.连续计算（Continuous Computation）
Storm可以进行连续查询并把结果即时反馈给客户，比如将Twitter上的热门话题发送到客户端。
3.分布式远程过程调用（Distributed RPC）
除此之外，Storm也被广泛用于以下方面：
精确的广告推送
实时日志的处理
