一个日志挖掘流系统

          在某厂工作中这个业务系统的复杂由于数据的庞大造成的。分为实时部分、批量挖掘部分。

         由于批量挖掘系统利用hadoop的map reduce挖掘， 假设所有输入的数据位（DataA）一起合并到一个对外服务的分布式的key-value数据库（设为DataBase的A表）中， 数 据量大，挖掘就成长，从用户行为日志产生到最终灌入DataBase中最长有大约48小时的延时。中间结果都保留在hdfs上，和最终对外服务的kv数据库解耦合，在hdfs备份，如果要回滚服务，只需将hdfs的老的备份重新导入到kv数据库中。

         实时系统（类storm）则为了弥补批量挖掘的时延影响，但又由于实时日志以及处理的性能要求，只能处理部分数据（设为DataB），DataB比DataA要小，但是都挑影响最重的最关键的数据引入。并且保留最长48小时的记录影响效果，最终导入分布式的key-value数据库（DataBase的B表）。

         这样对于一个用户在实时的结果和批量的结果。

         前端合并插件：在对外在线提供调用服务时，在线访问（DataBase的A表 以及 B表）得到用户的批量、实时结果，做加权合并。并且可以灵活控制影响效果。 比如抛弃实时或批量结果，比如实时结果不太好，我们可以将实时的结果降权。