跟硅谷大数据工程师谈笑风声？Spark、Storm、Pig、Hive……还是Hadoop？大数据技术前沿公司会告诉你——SMACK is the new buzzword！SMACK并非单一技术，而是由Spark、Mesos、Akka、Cassandra、Kafka组成的大数据架构，适用于广泛的数据处理场景，可完成低延迟扩展及数据复制、统一管理异构负载集群，并通过单一平台满足不同架构设计和不同应用的需求。（A Brief History of the SMACK Stack）
在面对数据源数量急剧增加、数据样本获取难度升高、数据分析时效性差、数据分析投资回报率低等一系列挑战时，SMACK可以解决Hadoop等熟知技术无法解决的诸多问题，特别是物联网化、API化趋势下big data向fast data转变所带来的新需求，以及大数据处理对于Data Pipeline的依赖。
我们可以把SMACK看作是一种框架组合思想，其中技术可以增加或被更适合的技术替代，以便我们更好的完成大数据处理。本篇云框架即在引擎层增加了Flink用于处理实时数据，使用Kubernetes替换Mesos作为容器层，以某网站数据为例，提供SMACK大数据框架的最佳实践，包括SMACK、数据接入、数据展示在内的完整框架。
Github地址：https://github.com/cloudframeworks-smack/user-guide-smack