一、前言

　　为了运行summingbird demo，笔者走了很多的弯路，并且在国内基本上是查阅不到任何的资料，耗时很久才搞定了demo的运行。真的是一把辛酸泪，有兴趣想要研究summingbird的园友且听笔者一一道来，大体可以将summingbird理解为Storm + Hadoop。

二、大数据处理快速预览

　　大数据时代的来临，将大数据处理分为了批量处理与实时处理两个方向，批量处理的优势在于容错性好，因为数据时先存在本地或者是分布式的进行存储，可以重复对数据进行处理，劣势在于速度慢，要等到数据全部存入之后才开始批量处理。对于实时处理而言，优势则是速度很快，实时进行计算，劣势则是容错性不好，因为数据流进内存再流出，筛选出有用的数据，而不是对所有的数据进行存盘处理，所以当想要再次运行之前的数据则是不可能，也就是其处理的数据不可在现性。单单靠批处理或者实时处理已经越来越难满足多样化的需求，势必要将两者融合起来进行处理。既保持着批处理的容错性，又保持着实时处理的实时性。下面就是本文的主角-summingbird，无缝融合批量计算与实时计算。

三、学习summingbird所需要搭建的环境

笔者的机器OS为linux,要运行summingbird,搭建机器搭建的环境如下：

　　1.zookeeper

　　2.kafka

　　3.memcached

　　4.scala

四、学习summingbird所需要了解的技能

　　1.应该对sbt有些了解

　　2.对scala语言比较熟悉

　　3.对storm与hadoop的工作原理应该比较熟悉

五、Demo的探索运行

　　感兴趣的园友可以在github上搜索summingbird，就对会其有大概的了解。当然也可以按照github官方教程来进行demo的运行，如果顺利的话，是不会有结果的，因为GFW的存在，导致官方教程中的Twitter流无法顺利接入到程序中。所以肯定是运行不了，笔者刚开始的时候也尝试过，均已失败告终，之后不断google,并且在Twitter上不断询问项目的发起人。又开始不断尝试，又以失败告终。之后再github找到了一个实例，该实例结合了storm和hadoop，因此心中一喜，继续开始研究，按照步骤一步步开始，最后，结果还是失败了。看错误是发现因为有些jar包取不到，还是GFW的原因，无法在twitter的maven仓库中取得相应的jar包，由于笔者之前没有研究过maven和sbt，接下来就开始学习sbt和maven，当然也没有特别深入的学习，只是掌握一些基本的用法，能够看懂sbt文件和maven文件。之后打开了项目的sbt文件，发现里面所依赖的库被墙了，于是乎，开始改为oschina中的maven仓库。

六、终于成功运行

　　具体的项目代码已经托管到github上面，只需要按照步骤来，就可以得到正确的结果，也希望各位园有可以多多指教。下一步就开始从本地数据库开始导入数据进行处理。

七、体会

　　学习大数据涉及到的知识面确实是挺广，要掌握的知识很多很多，所以一定要扎扎实实的进行研究。不得不说中国的防火墙GFW确实是名不虚传，厉害。在保护网络的同时也确实是给开发者带去了一些不必要的麻烦。However，最终还是成功运行了。谢谢各位园友观看~

 

github路径如下：

也欢迎各位园友fork 和star。