2 内部系统的运行监控（统计被监控服务器的运行状态）
3 记录最大值和最小值
性能要求
作为大型网站的分布式应用，需要具备以下性能：
1 极高的写入性能，可以达到100,000的WPS
2 非常高的读取性能，可以达到10,000s的RPS
3 高度的可扩展性，包括读取和存储等等，能够扩展到100+ TB的量级
4 读取速度响应间隔短，绝大多数的读取速度应该不超过100ms
系统组件
Rainbird一款基于Zookeeper, Cassandra, Scribe, Thrift的分布式实时统计系统，这些基础组件的基本功能如下：
1 Zookeeper，Hadoop子项目中的一款分布式协调系统，用于控制分布式系统中各个组件中的一致性。
2 Cassandra，NoSQL中一款非常出色的产品，集合了Dynamo和Bigtable特性的分布式存储系统，用于存储需要进行统计的数据，统计数据，并且提供客户端进行统计数据的查询。（需要使用分布式Counter补丁CASSANDRA-1072）
3 Scribe，Facebook开源的一款分布式日志收集系统，用于在系统中将各个需要统计的数据源收集到Cassandra中。
4 Thrift，Facebook开源的一款跨语言C/S网络通信框架，开发人员基于这个框架可以轻易地开发C/S应用。
整体设计
Rainbird的设计架构图如下：
整个Rainbird系统中各个组件之间的协调和容灾处理由ZooKeeper负责，Cassandra负责整个数据的存储和统计。
Front End中部署了Scribe，收集需要统计的数据，然后将收集到数据实时地发生到Rainbird Aggregator中。
Rainbird Aggregator将缓存收集的数据（1M），并将缓存的数据进行一次预处理，然后再将数据一次性批量写入到Cassandra中。这里预处理的作用类似于MapReduce框架中的combiner的作用，在Maper端做Reduce。
Rainbird Query接受用户的查询请求，直接到Cassandra中查询已经统计好的数据返回给客户端。
页面URL统计示例
将设我们需要统计网站的页面点击的情况，那么如何使用Rainbird来进行统计呢？
我们可以将这个URL分拆为以下四个部分
com
linuxidc
www
然后以分拆后的这四个部分组合为以下Key：
com,linuxidc,www,
com,linuxidc,www
com,linuxidc
com
最后将这些Key的数据写入Cassandra中。这样就完成了整个统计的过程。
如果需要查询页面被访问了多少次，只要在Cassandra中查询Key为com,linuxidc,www,的值即可。
如果需要查询页面被访问了多少次，只要在Cassandra中查询Key为com,linuxidc,www的值即可。
如果要查询页面*linuxidc.com被访问了多少次，也可以进行类似的查询即可。
更多参考
如果希望了解更详细的信息，可以参考：
想了解更多关于ZooKeeper的信息，可以参考：?Where=Nkey&Keyword=ZooKeeper