25 | 从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算

大数据领域的流式处理成为研究热点，S4系统通过抽象流式计算为处理元素（PE）对象，构建了一个有向无环图（DAG）的设计，实现了无中心的、完全对称的架构。S4系统的设计思想和挑战为读者提供了对大数据流式处理系统的基本抽象和设计原则的理解，为后续学习Storm、Kafka等系统奠定了基础。S4的架构与MapReduce的设计理念一脉相承，但更加激进，选择了无中心的、完全对称的架构。S4系统的设计为开发人员提供了更高的抽象层面，使其只需关注业务逻辑层面，而不需要关心计算在哪一台服务器上发生，各个节点之间是如何通信的。S4系统的设计思想和架构为大数据流式处理系统的发展提供了重要的参考和启发。 然而，S4的设计也存在一些问题。例如，海量对象的管理、缺乏时间窗口概念、简单的容错处理以及不支持真正的动态扩容等方面存在挑战。这些问题成为后续流式数据处理系统改进的出发点，如Storm、Kafka、Flink等系统。尽管S4在2014年已经从Apache孵化项目中“退役”，但其设计上的各种缺陷成为后来系统的改进点。 总的来说，S4系统是流式计算的起点，其设计上的缺陷为后续系统的改进提供了重要参考。阅读S4的论文原文有助于认识流式计算最原始和粗糙的想法，以及了解流式计算的起源和发展。