希望上一篇背景篇让大家对流式计算有了宏观的认识，本篇依据官网是介绍概念，先让我们看看有哪些东西呢？
概念一：Streams
Samza是处理流的。流则是由一系列不可变的一种相似类型的消息组成。举个样例，一个流可能是在一个站点上的全部点击，或者更新到一个特定数据库表的更新操作，或者是被一个服务或者事件数据生成全部日志信息。消息可以被加到还有一个流之后或者从一个流中读取。一个流能有多个消费者，而且从一个流中读取不会删除消息（使得小心可以被广播给全部消费者）。另外消息可以有一个关联的key用来做分区，这个将在后面说明。
Samza支持实现流抽取的可插拔系统：在kafka里，流是一个topic（话题），在数据库里我们能够通过消费从一个表里更新操作读取一个流；而在hadoop里我们可能跟踪在hdfs上的一个文件夹下的文件。
概念二：Jobs
Samza的jobs 是对一组输入流设置附加值转化成输出流的程序（见下图）。为了扩展流处理器的吞吐量，我们将任务拆分更小的并行单元：分区Partitions和任务tasks
概念三：Partitions
每个流都被切割成一个或多个分区，而且在流里的每个分区都总是一个有序的消息序列。每个消息在这个序列里有一个被叫做offset（中文暂且称它为偏移量吧），它在每个分区里都是唯一的。这个偏移量能够是一个连续的整数、字节偏移量或者字符串，这取决于底层的系统实现了。
当有一个消息增加到流中，它仅仅会追加到流的分区中的一个。这个消息通过写入者带着一个被选择的key分配到它相应的分区中。举个样例，假设用户id被用作key，那么全部和用户id相关的消息都应该追加到这个分区中。
概念四：Tasks
一个job通过把他切割成多个任务Task进行扩展。任务作为job的并行单元，就好比上述提到的流中的分区。每一个任务为每一个job输入流消费来自一个分区的数据。
依照消息的偏移，一个任务按序处理来自它的输入分区的消息。分区之间未定义顺序，这就同意每个任务独立运行。YARN调度器负责分发任务给一台机器，所以作为一个总体的工作job能够分配到多个机器并行运行。
在一个job中任务的数量是由输入分区决定的（也就是说任务数目不能超过分区数目，否则就会存在没有输入的任务）。但是，你能改变分配给job的计算资源（比方内存、cpu核数等）去满足job的须要，能够參考以下关于container的介绍。
另外一个值得注意的是分配给task的分区的任务绝不会改变：假设有一个任务在一台失效的机器上，这个task会被在其他地方重新启动，仍然会消费同一个流的分区。
概念五：Dataflow Graphs
我们能组合多个jobs去创建一个数据流图，当中节点表示包括数据的流，而边则是进行传输数据。这个组合纯粹是通过jobs作为输入和输出的流来完毕。这些jobs也是解耦的：他们不须要基于同样的代码库，而且加入、删除或者重新启动一个下游任务不会影响上游的任务。
概念六： Containers
分区Partitions和任务tasks都是并行的逻辑单元——他们不会与特定的计算资源（cpu、内存、硬盘等）的分配相符合。Containers则是物理的并行单元，而且一个容器本质上是一个Unix进程。每一个容器跑着一个或多个tasks。tasks的数量是从输入的分区数自己主动确定和固定下来的，可是容器的数量（cpu、内存资源）是在执行时用户设定的而且能在不论什么时刻改变。
好了Samza的几个大的概念介绍完了，我们能够从宏观上看看Samza是什么样的，下一篇内容咱们来赞赏一下它的架构。