基于spark的流式数据处理—流计算

时间：2024-03-17 08:40:05

概念

流计算：实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时分析处理，获得有价值的信息。
基于spark的流式数据处理—流计算
流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。因此，当事件出现时就应该立即进行处理，而不是缓存起来进行批量处理。为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。

对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求：
  1. 高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据；
  2. 海量式：支持TB级甚至是PB级的数据规模；
  3. 实时性：保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚至是毫秒级别；
  4. 分布式：支持大数据的基本架构，必须能够平滑扩展；
  5. 易用性：能够快速进行开发和部署；
  6. 可靠性：能可靠地处理流数据；

流计算框架

当前业界诞生了许多专门的流数据实时计算系统来满足各自需求，目前有三类常见的流计算框架和平台：

  1. 商业级的流计算平台；
  2. 开源流计算框架；
  3. 公司为支持自身业务开发的流计算框架。

商业级：IBM InfoSphere Streams和IBM StreamBase。较为常见的是开源流计算框架，代表如下：

  1. Twitter Storm：免费、开源的分布式实时计算系统，可简单、高效、可靠地处理大量的流数据；
  2. Yahoo! S4（Simple Scalable Streaming System）：开源流计算平台，是通用的、分布式的、可扩展的、分区容错的、可插拔的流式系统。

公司为支持自身业务开发的流计算框架：

  1. Facebook Puma
  2. Dstream（百度）
  3. 银河流数据处理平台（淘宝）

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