首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

由Dataflow模型聊Flink和Spark

Dataflow模型(或者说Beam模型)旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前,流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式,需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果,这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦,例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰,并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据,将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块,从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构,使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件,从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下,Dataflow模型孕育而生。

02

Structured Streaming | Apache Spark中处理实时数据的声明式API

随着实时数据的日渐普及,企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一,不同于要求用户构造物理执行计划的API,Structured Streaming是一个基于静态关系查询(使用SQL或DataFrames表示)的完全自动递增的声明性API。 第二,Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用,将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现,在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍,是Apacha Kafka 的90倍,这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性,如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用,其中最大的每个月处理超过1PB的数据。

02
领券