使用基于Hadoop的事件处理系统

　　事件处理(Event Processing,EP)系统允许你(实时地)跟踪和处理连续的数据流件处理(Complex Event Processing,CEP)系统支持来自多个源的数据的整体处理。
　　考虑到Hadoop存储大量数据（例如CEP系统产生的数据）的能力，Hadoop看起来很适合实现大规模CEP。
　　CEP系统的一个常见实现框架称为actor模型。在该模型中,每个 actor 负责整个事的一部分处将事件映射到acor可以由不同的方式来实现,包括基于事件类型、每作季合实现大规模CEP型的组合和一些额外的属性)当一个actor完成输入事件的处理后,它可以发送结果给他actor来进一步处理,这样的架构使得整体处理流程可以清晰地组件化,并封装了特定的处理逻辑。
　　一旦完成actor的实现,整个系统的职责就是管理actor的生命周期以及acor之同的通信。
通常来说,尽管CEP是一个有众多现成实现的相当成熟的架构,但 Hadoop 在CEP中的用法是相对较新的,并不是非常成熟。有两种方法实现基于CEP的Hadoop系统：
　　统修改Mapreduce执行来适应事件处理的需要。这种系统的实例包括Streaming和Flame。
　　“类似Hadoop”的CEP实现方式,它使用一系列Hadoop技术,并可以集成Hadoop以利用它的数据存储能力。