流处理和批处理框架
为什么有这种框架？
- 为了在更短的时间内处理更多的数据。
- 统一处理分布式系统中的容错问题。
- 将任务简化抽象以应对多变的业务要求。
- 分别适用于有界数据集（批处理）和无界数据集（流处理）。
批处理与流处理的发展 史简介
- Hadoop 与 MapReduce。谷歌让批处理在一个分布式系统中像 MapRduce
result = pairs.map((pair) => (morePairs)).reduce(somePairs => lessPairs)一样简单。 - Apache Storm 与有向图拓扑结构。MapReduce 不能很好地表示迭代算法。因此，内森·马兹（Nathan Marz）将流处理抽象成一个由 spouts 和 bolts 组件构成的图结构。
- Spark 内存计算。辛湜（Reynold Xin）指出 Spark 在处理相同数据的时候比 Hadoop 少使用十倍机器的同时速度却快三倍
- 基于 Millwheel 和 FlumeJava 的谷歌数据流（Google Dataflow）。谷歌使用窗口化API同时支持批处理与流处理。
等等...那么为什么 Flink 变得如此热门？
- Flink 快速采纳了 ==Google Dataflow== 以及 Apache Beam 的编程模式。
- Flink 对 Chandy-Lamport checkpointing 算法的高效实现。
这些框架
架构选择
若要用商业机器来满足以上的需求，有这些热门的分布式系统架构……
- master-slave（中心化的）：Apache Storm + zookeeper， Apache Samza + YARN
- P2P（去中心化的）：Apache s4
功能
- DAG Topology 用来迭代处理 -例如Spark 中的 GraphX， Apache Storm 中的 topologies， Flink 中的 DataStream API。
- 交付保证 (Delivery Guarantees)。如何确保节点与节点之间数据交付的可靠性？至少一次 / 至多一次 / 一次。
- 容错性。使用cold/warm/hot standby, checkpointing 或者 active-active 来实现容错。
- 无界数据集的窗口化API。例如 Apache 的流式窗口。Spark 的Window函数。Apache Beam 的窗口化。
不同架构的区别对照表
| 架构 | Storm | Storm-trident | Spark | Flink |
|---|---|---|---|---|
| 模型 | 原生 | 微批量 | 微批量 | 原生 |
| Guarentees | 至少一次 | 一次 | 一次 | 一次 |
| 容错性 | 记录Ack | 记录Ack | 检查点 | 检查点 |
| 最大容错 | 高 | 中 | 中 | 低 |
| 延迟 | 非常低 | 高 | 高 | 低 |
| 吞吐量 | 低 | 中 | 高 | 高 |
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