1 引言

大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。

目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop[1]及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce[2]框架。Hadoop技术体系主要由谷歌、推特、脸书等公司支持。自2006年首次发布以来， Hadoop技术体系已经从传统的“三驾马车”(HDFS[1]、MapReduce和HBase[3])发展成为包括60多个相关组件的庞大生态系统。在这一生态系统中，发展出了Tez、Spark Streaming[4]等用于处理流式数据的组件。其中，Spark Streaming是构建在Spark基础之上的流式大数据处理框架。与Tez相比，其具有吞吐量高、容错能力强等特点，同时支持多种数据输入源和输出格式。除了Spark开源流处理框架，目前应用较为广泛的流式大数据处理系统还有Storm[5]、Flink[6]等。这些开源的流处理框架已经被应用于部分时效性要求较高的领域，然而在面对各行各业实际而又差异化的需求时，这些开源技术存在着各自的瓶颈。

在互联网/移动互联网、物联网等应用场景中，个性化服务、用户体验提升、智能分析、事中决策等复杂的业务需求对大数据处理技术提出了更高的要求。为了满足这些需求，大数据处理系统必须在毫秒级甚至微秒级的时间内返回处理结果。以国内最大的银行卡收单机构银联商务为例，其日交易量近亿笔，需对旗下540多万个商户进行实时风险监控，在确保这些商户合规开展收单业务的同时，最大限度地保障个人用户的合法权益。这样的高并发、大数据、高实时应用需求给大数据处理系统提出了严峻的挑战。银联商务以前使用的T&