当批处理系统中出现错误时，我们只需要把失败的部分简单重启即可；但对于流处理系统，出现错误就很难恢复。因为线上许多作业都是7 x 24小时运行，不断有输入的数据。...流处理系统面临的另外一个挑战是状态一致性，因为重启后会出现重复数据，并且不是所有的状态操作是幂等的。容错性这么难实现，那下面我们看看各大主流流处理框架是如何处理这一问题。...纯数据记录消息确认架构，尽管性能不错，但不能保证exactly once消息传输机制，所有应用开发者需要处理重复数据。Storm存在低吞吐量和流控问题，因为消息确认机制在反压下经常误认为失败。 ?...消息的偏移量会被checkpoint到持久化存储中，并在失败时恢复。但是问题在于：从上次checkpoint中修复偏移量时并不知道上游消息已经被处理过，这就会造成重复。...2.2 Spark Streaming Spark Streaming是微批处理系统，它把状态信息也看做是一种微批量数据流。
毋庸置疑，Storm成为大规模流数据处理的先锋，并逐渐成为工业标准。Storm是原生的流处理系统，提供low-level的API。...容错性 流处理系统的容错性与生俱来的比批处理系统难实现。当批处理系统中出现错误时，我们只需要把失败的部分简单重启即可；但对于流处理系统，出现错误就很难恢复。...因为线上许多作业都是7 x 24小时运行，不断有输入的数据。流处理系统面临的另外一个挑战是状态一致性，因为重启后会出现重复数据，并且不是所有的状态操作是幂等的。...消息的偏移量会被checkpoint到持久化存储中，并在失败时恢复。但是问题在于：从上次checkpoint中修复偏移量时并不知道上游消息已经被处理过，这就会造成重复。...Spark Streaming是微批处理系统，它把状态信息也看做是一种微批量数据流。
1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。...最后，处理的结果数据可以输出到hdfs，redis，数据库（如hbase）等。 2.工作原理 Spark Streaming使用“微批次”的架构，把流式计算当作一系列连续的小规模批处理来对待。...工作原理如下图所示，Spark Streaming接受实时传入的数据流后，将数据划分成批Spark中的RDD，然后传入到Spark Engine进行处理，按批次生成最后的结果数据。 ?...Spark Streaming有两种数据类型的流式输入数据源： 1）.基本输入源：能够直接应用于StreamingContext API的输入源。...在上文提过，在本地运行spark Streaming时，core数量必须大于接收的数量，所以此时只会接收数据而不会处理数据。
这在我们基于窗口的分组中自然出现 - 结构化流可以长时间维持部分聚合的中间状态，以便后期数据可以正确更新旧窗口的聚合，如下所示。 ?...这与使用唯一标识符列的静态重复数据删除完全相同。该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。与聚合类似，您可以使用带有或不带有watermark 的重复数据删除功能。...A),带watermark：如果重复记录可能到达的时间有上限，则可以在事件时间列上定义watermark ，并使用guid和事件时间列进行重复数据删除。...它具有关于流的上一个触发操作进度的所有信息 - 处理哪些数据，处理速率，延迟等等。还有streamingQuery.recentProgress返回最后几个处理的数组。...一些高级特性：窗口操作，处理延迟数据及watermark，join操作，流式去重，一些不支持的操作，监控API和故障恢复。
你可以在Scala，Java，Python或R中使用 Dataset/DataFrame API 来表示流聚合，事件时间窗口（event-time windows），流到批处理连接（stream-to-batch...简而言之，Structured Streaming 提供了快速、可扩展的、容错的、端到端 exactly-once 的流处理。 在本指南中，我们将引导你熟悉编程模型和 API。...你将使用类似对于静态表的批处理方式来表达流计算，然后 Spark 以在无限表上的增量计算来运行。 基本概念 将输入的流数据当做一张 “输入表”。把每一条到达的数据作为输入表的新的一行来追加。 ?...（去重） 你可以使用事件中的唯一标识符对数据流中的记录进行重复数据删除。...这与使用唯一标识符列的静态重复数据消除完全相同。该查询会存储所需的一定量先前的数据，以便可以过滤重复的记录。
主要增加如下： 为 Kafka 新增了 Direct API - 这允许每个 Kafka 记录在发生故障时只处理一次，并且不使用 Write Ahead Logs。...在出现故障时，这些信息用于从故障中恢复，重新读取数据并继续处理。 ?...此外，这个系统需要有从故障中恢复时重放数据流的一切控制权。...除了新的流处理API之外，我们还引入了 KafkaUtils.createRDD()，它可用于在 Kafka 数据上运行批处理作业。...Python 中的Kafka API 在 Spark 1.2 中，添加了 Spark Streaming 的基本 Python API，因此开发人员可以使用 Python 编写分布式流处理应用程序。
当程序出现异常时，Operator就能够从上一次快照中恢复所有算子之前的状态，从而保证数据的一致性。...，这种情况比较适合于数据要求比较高，不允许出现丢数据或者数据重复，与此同时，Flink的性能也相对较弱，而at-least-once语义更适合于时廷和吞吐量要求非常高但对数据的一致性要求不高的场景。...Window重叠优化 窗口重叠是指在使用滑动窗口时，多个窗口之间存在重叠部分。这意味着同一批数据可能会被多个窗口同时处理。 例如，假设我们有一个数据流，它包含了0到9的整数。...如果使用的是事件时间这个语义，数据一旦是乱序进入，那么在使用Window处理数据的时候，就会出现延迟数据不会被计算的问题 举例：Window窗口长度10s，滚动窗口 001 zs 2020-04-25...复杂事件：相对于简单事件，复杂事件处理的不仅是单一的事件，也处理由多个事件组成的复合事件。复杂事件处理监测分析事件流(Event Streaming)，当特定事件发生时来触发某些动作。
Structured Streaming 编程指南 概述 快速示例 Programming Model （编程模型） 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API...您可以使用 Scala ， Java ， Python 或 R 中的 Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time...请注意，在 non-streaming Dataset （非流数据集）上使用 withWatermark 是不可行的。...这与使用唯一标识符列的 static 重复数据消除完全相同。 该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。...如果在处理和写入数据时出现任何错误，那么 close 将被错误地调用。您有责任清理以 open 创建的状态（例如，连接，事务等），以免资源泄漏。
2.2 生态 Spark： Flink： 2.3 运行模型 Spark Streaming 是微批处理，运行的时候需要指定批处理的时间，每次运行 job 时处理一个批次的数据，流程如图所示...2.6 时间机制对比 流处理的时间：流处理程序在时间概念上总共有三个时间概念： 处理时间：处理时间是指每台机器的系统时间，当流程序采用处理时间时将使用运行各个运算符实例的机器时间。...接下来结合源码分析，Spark Streaming 和 flink 在 kafka 新增 topic 或 partition 时能否动态发现新增分区并消费处理新增分区的数据。...之处恢复，但是这个行为只能使得数据不丢失，可能会重复处理，不能做到恰一次处理语义。...这确保了出现故障或崩溃时这些写入操作能够被回滚。
关键词：offset Spark Streaming Kafka+Spark Streaming主要用于实时流处理。到目前为止，在大数据领域中是一种非常常见的架构。...但是最大的问题是如果streaming程序升级的话，checkpoints的数据无法使用，所以几乎没人使用。...在我实际测试中发现，这种offset的管理方式，不会丢失数据，但会出现重复消费。...在每批数据处理完之后，用户需要可以选择存储已处理数据的一个offset或者最后一个offset。此外，新消费者将使用跟旧的Kafka 消费者API一样的格式将offset保存在ZooKeeper中。...当初始化DirectStream时，调用readOffsets()方法获得offset。当数据处理完成后，调用saveOffsets()方法来更新ZK中的值。
DataStream API / DataSet API：这是Flink核心的编程模型，这两套API分别面向流处理与批处理，是构建在有状态流处理以及Runtime之上的高级抽象，供大部分业务逻辑处理使用...Table API & SQL ：Table API & SQL是以DataStream API 和 DataSet API为基础面向结构化数据处理的高级抽象，提供类似于关系型数据库的Table和SQL...流处理机制 Spark Streaming流处理的机制是将源源不断的流式数据按照一定时间间隔，分隔成一个一个小的batch批次，然后经过Spark引擎处理后输出到外部系统。...Spark Streaming这种把流当作一种批的设计思想具有非常高的吞吐量，但避免不了较高的延时，因此Spark Streaming的场景也受到了限制，实时性要求非常高的场景不适合使用Spark Streaming...通常是只实现 At-least-Once 的处理，保证数据不丢失，但是不能保证数据不会被重复处理，因此要求输出端能够支持幂等操作或者更新操作。
如果已经拥有Hadoop集群和Kafka集群环境，那么使用Samza作为流处理系统无疑是一个非常好的选择。...除了流处理（DataStream API）和批处理（DataSet API）之外，Flink也提供了类SQL查询（Table API）、图计算（Gelly）和机器学习库（Flink ML）。...什么情况Spark streaming的数据会重复计算。...sink节点宕机，导致该节点处理的数据重复输出（图中的3）。...其中计算pv/uv/amt使用了spark streaming，主要原因是这几个指标是聚合指标，比如1分钟内，5分钟内等，所以这种业务场景非常适合使用spark streaming这种微批处理的特性。
不像传统的基于锁的事务机制，data streaming ledger的事务机制是没有使用分布式锁，它处理数据速度快，并且易于可扩展；不像基于时间戳的乐观锁并发机制，当出现冲突时事务不会失败，它不会在出现失败时候进行不断重试...架构以及API设计 基于data Artisans streaming ledger开发应用是非常简单的事情。它的API对于之前使用过流计算框架或者使用过数据库的用户来说十分自然。...中有时候会出现重复计算）。...当在两个事务上使用这种线性化的语义的时候，触发他们的事件将被添加到相同的数据分区或者分片中，从而保证了失败后进行恢复时可以按序重放。...事务处理的准确性不会因为延迟或者时钟迁移而受到影响，只有数据行读取的时延会被影响。当进行数据操作调度时，Flink的watermark机制被用来建立最小的时间保证。
在互联网场景下，经常会有各种实时的数据处理，这种处理方式也就是流式计算，延迟通常也在毫秒级或者秒级，比较有代表性的几个开源框架，分别是Storm，Spark Streaming和Filnk。...曾经在一个项目里面用过阿里改造后的JStrom，整体感受就是编程略复杂，在不使用Trident Api的时候是不能保证准确一次的数据处理的，但是能保证不丢数据，但是不保证数据重复，我们在使用期间也出现过几次问题...，bolt或者worker重启时候会导致大量数据重复计算，这个问没法解决，如果想解决就得使用Trident来保证，使用比较繁琐。...操作 streaming程序中的一系列Dstream操作 （3）没有完成的批处理 在运行队列中的批处理但是没有完成 B：消费数据的checkpoint 保存生成的RDD到一个可靠的存储系统中，常用的HDFS...，通常有状态的数据横跨多个batch流的时候，需要做checkpoint 总结下： 元数据的checkpoint是用来恢复当驱动程序失败的场景下 而数据本身或者RDD的checkpoint通常是用来容错有状态的数据处理失败的场景
此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中。所以，处理函数是最为灵活的处理方法，可以实现各种自定义的业务逻辑；同时也是整个 DataStream API 的底层基础。...因此Flink还提供了更低层API让我们直面数据流的基本元素：数据事件、状态、及时间让我们对流有完全的控制权，我们称这一层接口叫“处理函数”（ProcessFunction） 图片 处理函数提供了一个“...此外，处理函数还可以直接将数据输出到侧输出流（side output）中。...利用这个特性，有时我们可以故意降低时间戳的精度，来减少定时器的数量，从而提高处理性能。比如我们可以在设置定时器时只保留整秒数，那么定时器的触发频率就是最多1秒一次。...; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
1、集成Kafka 由于Kafka框架提供2套Consumer API，所以集成Kafka时，也提供2套API，但是推荐使用New Consumer API - KafkaConsumer -...）的方式处理，用批的思想去处理流数据。...Spark Streaming 存在哪些不足，总结一下主要有下面几点： 第一点：使用 Processing Time 而不是 Event Time 窗口分析时 使用处理时间进行窗口分析不合理的...1、流式处理引擎，基于SparkSQL引擎之上 DataFrame/Dataset 处理数据时，使用Catalyst优化器 2、富有的、统一的、高级API DataFrame/Dataset...* 第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream * 第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用
但是它的吞吐量欠佳，并且只能为消息提供「至少一次」的处理机制, 这意味着可以保证每条消息都能被处理，但也可能发生重复。...Spark Streaming Spark Streaming 不像 Storm 那样一次一个地处理数据流，而是在处理前按时间间隔预先将其切分为一段一段，进行「微批次」处理作业。...在流式语义方面，由于 Spark Streaming 容错机制基于 RDD，依靠 CheckPoint，出错之后会从该位置重新计算，不会导致重复计算。...Flink 是原生的流处理系统，把所有的数据都看成是流，认为批处理是流处理中的一种特殊情况。数据基于 Flink Stream Source 流入，中间经过 Operator，从 Sink 流出。...图 3：MES Streaming 数据从 Kafka 源源不断地过来形成数据流，用户通过 UI 配置的一些规则形成实时配置流，数据流和配置流进入到实时计算引擎 Spark Streaming 后进行聚合计算
我们发现使用中频繁的出现两种挑战： 第一，流处理系统时常要求用户考虑复杂的物理执行概念，例如at-least-once delivery，状态存储和触发模式，这些都是流处理系统独有的挑战。...API表现自动的增量查询，这意味着用户只需要了解Spark批处理API就可以编写一个流数据查询。...2.1 复杂和低级的API 流系统因为其API语义的复杂被认为相比批处理系统更难于使用。...然而，一起复杂性的出现时因为其低级的API：这些API经常要求用户处理复杂的物理执行操作，达不到声明式级别。...当集群恢复上线时，它会开始自动处理离线时未处理的数据。最初，集群将使用大量的批处理去最大化吞吐量。一旦赶上，集群会切换为低延迟的小批量进行处理。这允许管理员定期升级集群，无需担心过度停机。
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