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流式计算简介
流式计算
常⻅的离线和流式计算框架
Storm V.S. SparkStreaming V.S. Flink 如何选择⼀款合适的流式处理框架 流式计算简介
流式计算 如何去理解流式计算#xff0c;最形象的例⼦#xff0c;就是⼩明的往⽔池中放( ⼊ ) ⽔⼜放 ( 出 ) ⽔的案例。流式…目录
流式计算简介
流式计算
常⻅的离线和流式计算框架
Storm V.S. SparkStreaming V.S. Flink 如何选择⼀款合适的流式处理框架 流式计算简介
流式计算 如何去理解流式计算最形象的例⼦就是⼩明的往⽔池中放( ⼊ ) ⽔⼜放 ( 出 ) ⽔的案例。流式计算就像⽔流⼀样数据连绵不断的产⽣并被快速处理所以流式计算拥有如下⼀些特点 数据是⽆界的(unbounded) 数据是动态的 计算速度是⾮常快的 计算不⽌⼀次 计算不能终⽌ 反过来看看⼀下离线计算有哪些特点 数据是有界的(Bounded) 数据静态的 计算速度通常较慢 计算只执⾏⼀次 计算终会终⽌ 在⼤数据计算领域中通常所说的流式计算分为了实时计算和 准实时计算 。所谓事实计算就是来⼀条记录 ( ⼀个事件Event)启动⼀次计算⽽准实时计算则是介于实时计算和离线计算之间的⼀个计算所以每次处理的是⼀个微⼩的批次。 常⻅的离线和流式计算框架 常⻅的离线计算框架 mapreduce spark-core flink-dataset 常⻅的流式计算框架 storm(jstorm) 第⼀代的流式处理框架每⽣成⼀条记录提交⼀次作业。实时流处理延迟低。 spark-streaming 第⼆代的流式处理框架短时间内⽣成mirco-batch提交⼀次作业。准实时延迟略⾼秒级或者亚秒级延迟。 flink-datastream(blink) 第三代的流式处理框架每⽣成⼀条记录提交⼀次作业。实时延迟低。 Storm V.S. SparkStreaming V.S. Flink 如何选择⼀款合适的流式处理框架 对于Storm来说 建议在需要纯实时不能忍受1秒以上延迟的场景下使⽤⽐如实时计算系统要求纯实时进⾏交易和分 析时。 在实时计算的功能中要求可靠的事务机制和可靠性机制即数据的处理完全精准⼀条也不能多⼀条也不能少也可以考虑使⽤Storm但是Spark Streaming也可以保证数据的不丢失。 如果我们需要考虑针对⾼峰低峰时间段动态调整实时计算程序的并⾏度以最⼤限度利⽤集群资源通常是在⼩型公司集群资源紧张的情况我们也可以考虑⽤Storm 对于Spark Streaming来说 不满⾜上述3点要求的话我们可以考虑使⽤Spark Streaming来进⾏实时计算。 考虑使⽤Spark Streaming最主要的⼀个因素应该是针对整个项⽬进⾏宏观的考虑即如果⼀个项⽬除了实时计算之外还包括了离线批处理、交互式查询、图计算和MLIB机器学习等业务功能⽽且实时计算中可能还会牵扯到⾼延迟批处理、交互式查询等功能那么就应该⾸选Spark⽣态⽤Spark Core开发离线批处理⽤Spark SQL开发交互式查询⽤Spark Streaming开发实时计算三者可以⽆缝整合给系统提供⾮常⾼的可扩展性。 对于Flink来说 ⽀持⾼吞吐、低延迟、⾼性能的流处理 ⽀持带有事件时间的窗⼝ Window 操作 ⽀持有状态计算的 Exactly-once 语义 ⽀持⾼度灵活的窗⼝ Window 操作⽀持基于 time 、 count 、 session 以及 data-driven 的窗⼝操作 ⽀持具有 Backpressure 功能的持续流模型 ⽀持基于轻量级分布式快照 Snapshot 实现的容错 ⼀个运⾏时同时⽀持 Batch on Streaming 处理和 Streaming 处理 Flink 在 JVM 内部实现了⾃⼰的内存管理 ⽀持迭代计算 ⽀持程序⾃动优化避免特定情况下 Shuffle 、排序等昂贵操作中间结果有必要进⾏缓存
