Twitter开源了其MapReduce流处理框架Summingbird。Summingbird是一个大规模数据处理系统，支持开发者以批处理模式（基于Hadoop/MapReduce）或流处理模式（基于Storm）或混合模式（即组合前两种模式）以统一的方式执行代码。它基于Apache 2许可发布。
现在的软件栈需要手工集成MapReduce (Pig/Scalding)和基于流（Storm）的代码，为了处理5亿的Tweet并能持续成长，Twitter必须寻找一个替代品。关于创建Summingbird的主要动机，Twitter的工程师提到，在于他们意识到，由于以下原因，在Storm上运行一个完全实时的系统非常困难：
- 要重新计算数月的历史日志，必须与Hadoop进行协作，或者是通过某种定制的日志加载机制形成通过Storm的流。
- Storm专注的是消息传递，随机写入数据库很难维护。
正是这一洞见推动了Summingbird这一灵活而通用的方案的出现，它用于解决工程师使用现有方法遇到的实际问题：
- 两个不同系统中的两组聚合逻辑必须保持同步
- 在每个系统和客户端之间，键和值必须一致地进行序列化
- 客户端要负责从两个数据存储读取数据、执行***的聚合并提供合并结果
Summingbird也是***批可以公开获得的Lambda架构兼容系统中的一个。类似的项目包括Yahoo的Storm-YARN 和一家西班牙创业公司即将发布的Lambdoop。Lambdoop是一个Java框架，用于以与Lambda架构一致的方式开发大数据应用。Lambda架构的特色是有一个不可修改、只能追加数据的主数据库，并组合了批处理、服务和加速等不同的层。这些特色支持开发者构建健壮的、可以进行批处理和流处理的大规模数据处理系统，其使用案例涉及从物联网（智能城市、可穿戴设备和制造业）之上的社交媒体平台（比如Twitter、LinkedIn等）到金融行业（欺诈检测和推荐）等。
Summingbird的主要设计者Oscar Boykin、Sam Ritchie（计算机科学界的传奇人物Dennis Ritchie的侄子）和Ashutosh Singhal 进一步透露了该框架的路线图：
- 支持Apache Spark和列式数据存储格式Parquet
- 在Summingbird的Producer原语之上的高层数学库和机器学习代码
- 与 相关开源项目（比如Algebird和Storehaus）更深度的集成
查看英文原文：Twitter Open-Sources its MapReduce Streaming Framework Summingbird
