本文將介紹大數(shù)據(jù)系統(tǒng)一個最基本的組件：處理框架。處理框架負責對系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行計算，例如處理從非易失存儲中讀取的數(shù)據(jù)，或處理剛剛攝入到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的計算則是指從大量單一數(shù)據(jù)點中提取信息和見解的過程。

下文將介紹這些框架：

僅批處理框架：

Apache Hadoop

僅流處理框架：

Apache Storm

Apache Samza

混合框架：

Apache Spark

Apache Flink

大數(shù)據(jù)處理框架是什么?

處理框架和處理引擎負責對數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行計算。雖然“引擎”和“框架”之間的區(qū)別沒有什么權威的定義，但大部分時候可以將前者定義為實際負責處理數(shù)據(jù)操作的組件，后者則可定義為承擔類似作用的一系列組件。

例如Apache Hadoop可以看作一種以MapReduce作為默認處理引擎的處理框架。引擎和框架通?？梢韵嗷ヌ鎿Q或同時使用。例如另一個框架Apache Spark可以納入Hadoop并取代MapReduce。組件之間的這種互操作性是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)靈活性如此之高的原因之一。

雖然負責處理生命周期內(nèi)這一階段數(shù)據(jù)的系統(tǒng)通常都很復雜，但從廣義層面來看它們的目標是非常一致的：通過對數(shù)據(jù)執(zhí)行操作提高理解能力，揭示出數(shù)據(jù)蘊含的模式，并針對復雜互動獲得見解。

為了簡化這些組件的討論，我們會通過不同處理框架的設計意圖，按照所處理的數(shù)據(jù)狀態(tài)對其進行分類。一些系統(tǒng)可以用批處理方式處理數(shù)據(jù)，一些系統(tǒng)可以用流方式處理連續(xù)不斷流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。此外還有一些系統(tǒng)可以同時處理這兩類數(shù)據(jù)。

在深入介紹不同實現(xiàn)的指標和結(jié)論之前，首先需要對不同處理類型的概念進行一個簡單的介紹。

批處理系統(tǒng)

批處理在大數(shù)據(jù)世界有著悠久的歷史。批處理主要操作大容量靜態(tài)數(shù)據(jù)集，并在計算過程完成后返回結(jié)果。

批處理模式中使用的數(shù)據(jù)集通常符合下列特征...

有界：批處理數(shù)據(jù)集代表數(shù)據(jù)的有限集合

持久：數(shù)據(jù)通常始終存儲在某種類型的持久存儲位置中

大量：批處理操作通常是處理極為海量數(shù)據(jù)集的唯一方法

批處理非常適合需要訪問全套記錄才能完成的計算工作。例如在計算總數(shù)和平均數(shù)時，必須將數(shù)據(jù)集作為一個整體加以處理，而不能將其視作多條記錄的集合。這些操作要求在計算進行過程中數(shù)據(jù)維持自己的狀態(tài)。

需要處理大量數(shù)據(jù)的任務通常最適合用批處理操作進行處理。無論直接從持久存儲設備處理數(shù)據(jù)集，或首先將數(shù)據(jù)集載入內(nèi)存，批處理系統(tǒng)在設計過程中就充分考慮了數(shù)據(jù)的量，可提供充足的處理資源。由于批處理在應對大量持久數(shù)據(jù)方面的表現(xiàn)極為出色，因此經(jīng)常被用于對歷史數(shù)據(jù)進行分析。

大量數(shù)據(jù)的處理需要付出大量時間，因此批處理不適合對處理時間要求較高的場合。

Apache Hadoop

Apache Hadoop是一種專用于批處理的處理框架。Hadoop是首個在開源社區(qū)獲得極大關注的大數(shù)據(jù)框架?；诠雀栌嘘P海量數(shù)據(jù)處理所發(fā)表的多篇論文與經(jīng)驗的Hadoop重新實現(xiàn)了相關算法和組件堆棧，讓大規(guī)模批處理技術變得更易用。

新版Hadoop包含多個組件，即多個層，通過配合使用可處理批數(shù)據(jù)：

HDFS：HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)層，可對集群節(jié)點間的存儲和復制進行協(xié)調(diào)。HDFS確保了無法避免的節(jié)點故障發(fā)生后數(shù)據(jù)依然可用，可將其用作數(shù)據(jù)來源，可用于存儲中間態(tài)的處理結(jié)果，并可存儲計算的最終結(jié)果。

YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator(另一個資源管理器)的縮寫，可充當Hadoop堆棧的集群協(xié)調(diào)組件。該組件負責協(xié)調(diào)并管理底層資源和調(diào)度作業(yè)的運行。通過充當集群資源的接口，YARN使得用戶能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式運行更多類型的工作負載。

MapReduce：MapReduce是Hadoop的原生批處理引擎。

批處理模式

Hadoop的處理功能來自MapReduce引擎。MapReduce的處理技術符合使用鍵值對的map、shuffle、reduce算法要求?；咎幚磉^程包括：

從HDFS文件系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)集

將數(shù)據(jù)集拆分成小塊并分配給所有可用節(jié)點

針對每個節(jié)點上的數(shù)據(jù)子集進行計算(計算的中間態(tài)結(jié)果會重新寫入HDFS)

重新分配中間態(tài)結(jié)果并按照鍵進行分組

通過對每個節(jié)點計算的結(jié)果進行匯總和組合對每個鍵的值進行“Reducing”

將計算而來的最終結(jié)果重新寫入 HDFS

優(yōu)勢和局限

由于這種方法嚴重依賴持久存儲，每個任務需要多次執(zhí)行讀取和寫入操作，因此速度相對較慢。但另一方面由于磁盤空間通常是服務器上最豐富的資源，這意味著MapReduce可以處理非常海量的數(shù)據(jù)集。同時也意味著相比其他類似技術，Hadoop的MapReduce通?？梢栽诹畠r硬件上運行，因為該技術并不需要將一切都存儲在內(nèi)存中。MapReduce具備極高的縮放潛力，生產(chǎn)環(huán)境中曾經(jīng)出現(xiàn)過包含數(shù)萬個節(jié)點的應用。

MapReduce的學習曲線較為陡峭，雖然Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其他周邊技術可以大幅降低這一問題的影響，但通過Hadoop集群快速實現(xiàn)某些應用時依然需要注意這個問題。

圍繞Hadoop已經(jīng)形成了遼闊的生態(tài)系統(tǒng)，Hadoop集群本身也經(jīng)常被用作其他軟件的組成部件。很多其他處理框架和引擎通過與Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN資源管理器。

總結(jié)

Apache Hadoop及其MapReduce處理引擎提供了一套久經(jīng)考驗的批處理模型，最適合處理對時間要求不高的非常大規(guī)模數(shù)據(jù)集。通過非常低成本的組件即可搭建完整功能的Hadoop集群，使得這一廉價且高效的處理技術可以靈活應用在很多案例中。與其他框架和引擎的兼容與集成能力使得Hadoop可以成為使用不同技術的多種工作負載處理平臺的底層基礎。

流處理系統(tǒng)

流處理系統(tǒng)會對隨時進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行計算。相比批處理模式，這是一種截然不同的處理方式。流處理方式無需針對整個數(shù)據(jù)集執(zhí)行操作，而是對通過系統(tǒng)傳輸?shù)拿總€數(shù)據(jù)項執(zhí)行操作。

流處理中的數(shù)據(jù)集是“無邊界”的，這就產(chǎn)生了幾個重要的影響：

完整數(shù)據(jù)集只能代表截至目前已經(jīng)進入到系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)總量。

工作數(shù)據(jù)集也許更相關，在特定時間只能代表某個單一數(shù)據(jù)項。

處理工作是基于事件的，除非明確停止否則沒有“盡頭”。處理結(jié)果立刻可用，并會隨著新數(shù)據(jù)的抵達繼續(xù)更新。

流處理系統(tǒng)可以處理幾乎無限量的數(shù)據(jù)，但同一時間只能處理一條(真正的流處理)或很少量(微批處理，Micro-batch Processing)數(shù)據(jù)，不同記錄間只維持最少量的狀態(tài)。雖然大部分系統(tǒng)提供了用于維持某些狀態(tài)的方法，但流處理主要針對副作用更少，更加功能性的處理(Functional processing)進行優(yōu)化。

功能性操作主要側(cè)重于狀態(tài)或副作用有限的離散步驟。針對同一個數(shù)據(jù)執(zhí)行同一個操作會或略其他因素產(chǎn)生相同的結(jié)果，此類處理非常適合流處理，因為不同項的狀態(tài)通常是某些困難、限制，以及某些情況下不需要的結(jié)果的結(jié)合體。因此雖然某些類型的狀態(tài)管理通常是可行的，但這些框架通常在不具備狀態(tài)管理機制時更簡單也更高效。

此類處理非常適合某些類型的工作負載。有近實時處理需求的任務很適合使用流處理模式。分析、服務器或應用程序錯誤日志，以及其他基于時間的衡量指標是最適合的類型，因為對這些領域的數(shù)據(jù)變化做出響應對于業(yè)務職能來說是極為關鍵的。流處理很適合用來處理必須對變動或峰值做出響應，并且關注一段時間內(nèi)變化趨勢的數(shù)據(jù)。

Apache Storm

Apache Storm是一種側(cè)重于極低延遲的流處理框架，也許是要求近實時處理的工作負載的最佳選擇。該技術可處理非常大量的數(shù)據(jù)，通過比其他解決方案更低的延遲提供結(jié)果。

流處理模式

Storm的流處理可對框架中名為Topology(拓撲)的DAG(Directed Acyclic Graph，有向無環(huán)圖)進行編排。這些拓撲描述了當數(shù)據(jù)片段進入系統(tǒng)后，需要對每個傳入的片段執(zhí)行的不同轉(zhuǎn)換或步驟。

拓撲包含：

Stream：普通的數(shù)據(jù)流，這是一種會持續(xù)抵達系統(tǒng)的無邊界數(shù)據(jù)。

Spout：位于拓撲邊緣的數(shù)據(jù)流來源，例如可以是API或查詢等，從這里可以產(chǎn)生待處理的數(shù)據(jù)。

Bolt：Bolt代表需要消耗流數(shù)據(jù)，對其應用操作，并將結(jié)果以流的形式進行輸出的處理步驟。Bolt需要與每個Spout建立連接，隨后相互連接以組成所有必要的處理。在拓撲的尾部，可以使用最終的Bolt輸出作為相互連接的其他系統(tǒng)的輸入。

Storm背后的想法是使用上述組件定義大量小型的離散操作，隨后將多個組件組成所需拓撲。默認情況下Storm提供了“至少一次”的處理保證，這意味著可以確保每條消息至少可以被處理一次，但某些情況下如果遇到失敗可能會處理多次。Storm無法確?？梢园凑仗囟樞蛱幚硐ⅰ?/p>

為了實現(xiàn)嚴格的一次處理，即有狀態(tài)處理，可以使用一種名為Trident的抽象。嚴格來說不使用Trident的Storm通常可稱之為Core Storm。Trident會對Storm的處理能力產(chǎn)生極大影響，會增加延遲，為處理提供狀態(tài)，使用微批模式代替逐項處理的純粹流處理模式。

為避免這些問題，通常建議Storm用戶盡可能使用Core Storm。然而也要注意，Trident對內(nèi)容嚴格的一次處理保證在某些情況下也比較有用，例如系統(tǒng)無法智能地處理重復消息時。如果需要在項之間維持狀態(tài)，例如想要計算一個小時內(nèi)有多少用戶點擊了某個鏈接，此時Trident將是你唯一的選擇。盡管不能充分發(fā)揮框架與生俱來的優(yōu)勢，但Trident提高了Storm的靈活性。

Trident拓撲包含：

流批(Stream batch)：這是指流數(shù)據(jù)的微批，可通過分塊提供批處理語義。

操作(Operation)：是指可以對數(shù)據(jù)執(zhí)行的批處理過程。

優(yōu)勢和局限

目前來說Storm可能是近實時處理領域的最佳解決方案。該技術可以用極低延遲處理數(shù)據(jù)，可用于希望獲得最低延遲的工作負載。如果處理速度直接影響用戶體驗，例如需要將處理結(jié)果直接提供給訪客打開的網(wǎng)站頁面，此時Storm將會是一個很好的選擇。

Storm與Trident配合使得用戶可以用微批代替純粹的流處理。雖然借此用戶可以獲得更大靈活性打造更符合要求的工具，但同時這種做法會削弱該技術相比其他解決方案最大的優(yōu)勢。話雖如此，但多一種流處理方式總是好的。

Core Storm無法保證消息的處理順序。Core Storm為消息提供了“至少一次”的處理保證，這意味著可以保證每條消息都能被處理，但也可能發(fā)生重復。Trident提供了嚴格的一次處理保證，可以在不同批之間提供順序處理，但無法在一個批內(nèi)部實現(xiàn)順序處理。

在互操作性方面，Storm可與Hadoop的YARN資源管理器進行集成，因此可以很方便地融入現(xiàn)有Hadoop部署。除了支持大部分處理框架，Storm還可支持多種語言，為用戶的拓撲定義提供了更多選擇。

總結(jié)

對于延遲需求很高的純粹的流處理工作負載，Storm可能是最適合的技術。該技術可以保證每條消息都被處理，可配合多種編程語言使用。由于Storm無法進行批處理，如果需要這些能力可能還需要使用其他軟件。如果對嚴格的一次處理保證有比較高的要求，此時可考慮使用Trident。不過這種情況下其他流處理框架也許更適合。

Apache Samza

Apache Samza是一種與Apache Kafka消息系統(tǒng)緊密綁定的流處理框架。雖然Kafka可用于很多流處理系統(tǒng)，但按照設計，Samza可以更好地發(fā)揮Kafka獨特的架構優(yōu)勢和保障。該技術可通過Kafka提供容錯、緩沖，以及狀態(tài)存儲。

Samza可使用YARN作為資源管理器。這意味著默認情況下需要具備Hadoop集群(至少具備HDFS和YARN)，但同時也意味著Samza可以直接使用YARN豐富的內(nèi)建功能。

流處理模式

Samza依賴Kafka的語義定義流的處理方式。Kafka在處理數(shù)據(jù)時涉及下列概念：

Topic(話題)：進入Kafka系統(tǒng)的每個數(shù)據(jù)流可稱之為一個話題。話題基本上是一種可供消耗方訂閱的，由相關信息組成的數(shù)據(jù)流。

Partition(分區(qū))：為了將一個話題分散至多個節(jié)點，Kafka會將傳入的消息劃分為多個分區(qū)。分區(qū)的劃分將基于鍵(Key)進行，這樣可以保證包含同一個鍵的每條消息可以劃分至同一個分區(qū)。分區(qū)的順序可獲得保證。

Broker(代理)：組成Kafka集群的每個節(jié)點也叫做代理。

Producer(生成方)：任何向Kafka話題寫入數(shù)據(jù)的組件可以叫做生成方。生成方可提供將話題劃分為分區(qū)所需的鍵。

Consumer(消耗方)：任何從Kafka讀取話題的組件可叫做消耗方。消耗方需要負責維持有關自己分支的信息，這樣即可在失敗后知道哪些記錄已經(jīng)被處理過了。

由于Kafka相當于永恒不變的日志，Samza也需要處理永恒不變的數(shù)據(jù)流。這意味著任何轉(zhuǎn)換創(chuàng)建的新數(shù)據(jù)流都可被其他組件所使用，而不會對最初的數(shù)據(jù)流產(chǎn)生影響。

優(yōu)勢和局限

乍看之下，Samza對Kafka類查詢系統(tǒng)的依賴似乎是一種限制，然而這也可以為系統(tǒng)提供一些獨特的保證和功能，這些內(nèi)容也是其他流處理系統(tǒng)不具備的。

例如Kafka已經(jīng)提供了可以通過低延遲方式訪問的數(shù)據(jù)存儲副本，此外還可以為每個數(shù)據(jù)分區(qū)提供非常易用且低成本的多訂閱者模型。所有輸出內(nèi)容，包括中間態(tài)的結(jié)果都可寫入到Kafka，并可被下游步驟獨立使用。

這種對Kafka的緊密依賴在很多方面類似于MapReduce引擎對HDFS的依賴。雖然在批處理的每個計算之間對HDFS的依賴導致了一些嚴重的性能問題，但也避免了流處理遇到的很多其他問題。

Samza與Kafka之間緊密的關系使得處理步驟本身可以非常松散地耦合在一起。無需事先協(xié)調(diào)，即可在輸出的任何步驟中增加任意數(shù)量的訂閱者，對于有多個團隊需要訪問類似數(shù)據(jù)的組織，這一特性非常有用。多個團隊可以全部訂閱進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)話題，或任意訂閱其他團隊對數(shù)據(jù)進行過某些處理后創(chuàng)建的話題。這一切并不會對數(shù)據(jù)庫等負載密集型基礎架構造成額外的壓力。

直接寫入Kafka還可避免回壓(Backpressure)問題?；貕菏侵府斬撦d峰值導致數(shù)據(jù)流入速度超過組件實時處理能力的情況，這種情況可能導致處理工作停頓并可能丟失數(shù)據(jù)。按照設計，Kafka可以將數(shù)據(jù)保存很長時間，這意味著組件可以在方便的時候繼續(xù)進行處理，并可直接重啟動而無需擔心造成任何后果。

Samza可以使用以本地鍵值存儲方式實現(xiàn)的容錯檢查點系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)。這樣Samza即可獲得“至少一次”的交付保障，但面對由于數(shù)據(jù)可能多次交付造成的失敗，該技術無法對匯總后狀態(tài)(例如計數(shù))提供精確恢復。

Samza提供的高級抽象使其在很多方面比Storm等系統(tǒng)提供的基元(Primitive)更易于配合使用。目前Samza只支持JVM語言，這意味著它在語言支持方面不如Storm靈活。

總結(jié)

對于已經(jīng)具備或易于實現(xiàn)Hadoop和Kafka的環(huán)境，Apache Samza是流處理工作負載一個很好的選擇。Samza本身很適合有多個團隊需要使用(但相互之間并不一定緊密協(xié)調(diào))不同處理階段的多個數(shù)據(jù)流的組織。Samza可大幅簡化很多流處理工作，可實現(xiàn)低延遲的性能。如果部署需求與當前系統(tǒng)不兼容，也許并不適合使用，但如果需要極低延遲的處理，或?qū)栏竦囊淮翁幚碚Z義有較高需求，此時依然適合考慮。

混合處理系統(tǒng)：批處理和流處理

一些處理框架可同時處理批處理和流處理工作負載。這些框架可以用相同或相關的組件和API處理兩種類型的數(shù)據(jù)，借此讓不同的處理需求得以簡化。

如你所見，這一特性主要是由Spark和Flink實現(xiàn)的，下文將介紹這兩種框架。實現(xiàn)這樣的功能重點在于兩種不同處理模式如何進行統(tǒng)一，以及要對固定和不固定數(shù)據(jù)集之間的關系進行何種假設。

雖然側(cè)重于某一種處理類型的項目會更好地滿足具體用例的要求，但混合框架意在提供一種數(shù)據(jù)處理的通用解決方案。這種框架不僅可以提供處理數(shù)據(jù)所需的方法，而且提供了自己的集成項、庫、工具，可勝任圖形分析、機器學習、交互式查詢等多種任務。

Apache Spark

Apache Spark是一種包含流處理能力的下一代批處理框架。與Hadoop的MapReduce引擎基于各種相同原則開發(fā)而來的Spark主要側(cè)重于通過完善的內(nèi)存計算和處理優(yōu)化機制加快批處理工作負載的運行速度。

Spark可作為獨立集群部署(需要相應存儲層的配合)，或可與Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

批處理模式

與MapReduce不同，Spark的數(shù)據(jù)處理工作全部在內(nèi)存中進行，只在一開始將數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存，以及將最終結(jié)果持久存儲時需要與存儲層交互。所有中間態(tài)的處理結(jié)果均存儲在內(nèi)存中。

雖然內(nèi)存中處理方式可大幅改善性能，Spark在處理與磁盤有關的任務時速度也有很大提升，因為通過提前對整個任務集進行分析可以實現(xiàn)更完善的整體式優(yōu)化。為此Spark可創(chuàng)建代表所需執(zhí)行的全部操作，需要操作的數(shù)據(jù)，以及操作和數(shù)據(jù)之間關系的Directed Acyclic Graph(有向無環(huán)圖)，即DAG，借此處理器可以對任務進行更智能的協(xié)調(diào)。

為了實現(xiàn)內(nèi)存中批計算，Spark會使用一種名為Resilient Distributed Dataset(彈性分布式數(shù)據(jù)集)，即RDD的模型來處理數(shù)據(jù)。這是一種代表數(shù)據(jù)集，只位于內(nèi)存中，永恒不變的結(jié)構。針對RDD執(zhí)行的操作可生成新的RDD。每個RDD可通過世系(Lineage)回溯至父級RDD，并最終回溯至磁盤上的數(shù)據(jù)。Spark可通過RDD在無需將每個操作的結(jié)果寫回磁盤的前提下實現(xiàn)容錯。

流處理模式

流處理能力是由Spark Streaming實現(xiàn)的。Spark本身在設計上主要面向批處理工作負載，為了彌補引擎設計和流處理工作負載特征方面的差異，Spark實現(xiàn)了一種叫做微批(Micro-batch)*的概念。在具體策略方面該技術可以將數(shù)據(jù)流視作一系列非常小的“批”，借此即可通過批處理引擎的原生語義進行處理。

Spark Streaming會以亞秒級增量對流進行緩沖，隨后這些緩沖會作為小規(guī)模的固定數(shù)據(jù)集進行批處理。這種方式的實際效果非常好，但相比真正的流處理框架在性能方面依然存在不足。

優(yōu)勢和局限

使用Spark而非Hadoop MapReduce的主要原因是速度。在內(nèi)存計算策略和先進的DAG調(diào)度等機制的幫助下，Spark可以用更快速度處理相同的數(shù)據(jù)集。

Spark的另一個重要優(yōu)勢在于多樣性。該產(chǎn)品可作為獨立集群部署，或與現(xiàn)有Hadoop集群集成。該產(chǎn)品可運行批處理和流處理，運行一個集群即可處理不同類型的任務。

除了引擎自身的能力外，圍繞Spark還建立了包含各種庫的生態(tài)系統(tǒng)，可為機器學習、交互式查詢等任務提供更好的支持。相比MapReduce，Spark任務更是“眾所周知”地易于編寫，因此可大幅提高生產(chǎn)力。

為流處理系統(tǒng)采用批處理的方法，需要對進入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行緩沖。緩沖機制使得該技術可以處理非常大量的傳入數(shù)據(jù)，提高整體吞吐率，但等待緩沖區(qū)清空也會導致延遲增高。這意味著Spark Streaming可能不適合處理對延遲有較高要求的工作負載。

由于內(nèi)存通常比磁盤空間更貴，因此相比基于磁盤的系統(tǒng)，Spark成本更高。然而處理速度的提升意味著可以更快速完成任務，在需要按照小時數(shù)為資源付費的環(huán)境中，這一特性通?？梢缘窒黾拥某杀尽?/p>

Spark內(nèi)存計算這一設計的另一個后果是，如果部署在共享的集群中可能會遇到資源不足的問題。相比Hadoop MapReduce，Spark的資源消耗更大，可能會對需要在同一時間使用集群的其他任務產(chǎn)生影響。從本質(zhì)來看，Spark更不適合與Hadoop堆棧的其他組件共存一處。

總結(jié)

Spark是多樣化工作負載處理任務的最佳選擇。Spark批處理能力以更高內(nèi)存占用為代價提供了無與倫比的速度優(yōu)勢。對于重視吞吐率而非延遲的工作負載，則比較適合使用Spark Streaming作為流處理解決方案。

Apache Flink

Apache Flink是一種可以處理批處理任務的流處理框架。該技術可將批處理數(shù)據(jù)視作具備有限邊界的數(shù)據(jù)流，借此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。為所有處理任務采取流處理為先的方法會產(chǎn)生一系列有趣的副作用。

這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構，與之相對的是更加被廣為人知的Lambda架構(該架構中使用批處理作為主要處理方法，使用流作為補充并提供早期未經(jīng)提煉的結(jié)果)。Kappa架構中會對一切進行流處理，借此對模型進行簡化，而這一切是在最近流處理引擎逐漸成熟后才可行的。

流處理模型

Flink的流處理模型在處理傳入數(shù)據(jù)時會將每一項視作真正的數(shù)據(jù)流。Flink提供的DataStream API可用于處理無盡的數(shù)據(jù)流。Flink可配合使用的基本組件包括：

Stream(流)是指在系統(tǒng)中流轉(zhuǎn)的，永恒不變的無邊界數(shù)據(jù)集

Operator(操作方)是指針對數(shù)據(jù)流執(zhí)行操作以產(chǎn)生其他數(shù)據(jù)流的功能

Source(源)是指數(shù)據(jù)流進入系統(tǒng)的入口點

Sink(槽)是指數(shù)據(jù)流離開Flink系統(tǒng)后進入到的位置，槽可以是數(shù)據(jù)庫或到其他系統(tǒng)的連接器

為了在計算過程中遇到問題后能夠恢復，流處理任務會在預定時間點創(chuàng)建快照。為了實現(xiàn)狀態(tài)存儲，F(xiàn)link可配合多種狀態(tài)后端系統(tǒng)使用，具體取決于所需實現(xiàn)的復雜度和持久性級別。

此外Flink的流處理能力還可以理解“事件時間”這一概念，這是指事件實際發(fā)生的時間，此外該功能還可以處理會話。這意味著可以通過某種有趣的方式確保執(zhí)行順序和分組。

批處理模型

Flink的批處理模型在很大程度上僅僅是對流處理模型的擴展。此時模型不再從持續(xù)流中讀取數(shù)據(jù)，而是從持久存儲中以流的形式讀取有邊界的數(shù)據(jù)集。Flink會對這些處理模型使用完全相同的運行時。

Flink可以對批處理工作負載實現(xiàn)一定的優(yōu)化。例如由于批處理操作可通過持久存儲加以支持，F(xiàn)link可以不對批處理工作負載創(chuàng)建快照。數(shù)據(jù)依然可以恢復，但常規(guī)處理操作可以執(zhí)行得更快。

另一個優(yōu)化是對批處理任務進行分解，這樣即可在需要的時候調(diào)用不同階段和組件。借此Flink可以與集群的其他用戶更好地共存。對任務提前進行分析使得Flink可以查看需要執(zhí)行的所有操作、數(shù)據(jù)集的大小，以及下游需要執(zhí)行的操作步驟，借此實現(xiàn)進一步的優(yōu)化。

優(yōu)勢和局限

Flink目前是處理框架領域一個獨特的技術。雖然Spark也可以執(zhí)行批處理和流處理，但Spark的流處理采取的微批架構使其無法適用于很多用例。Flink流處理為先的方法可提供低延遲，高吞吐率，近乎逐項處理的能力。

Flink的很多組件是自行管理的。雖然這種做法較為罕見，但出于性能方面的原因，該技術可自行管理內(nèi)存，無需依賴原生的Java垃圾回收機制。與Spark不同，待處理數(shù)據(jù)的特征發(fā)生變化后Flink無需手工優(yōu)化和調(diào)整，并且該技術也可以自行處理數(shù)據(jù)分區(qū)和自動緩存等操作。

Flink會通過多種方式對工作進行分許進而優(yōu)化任務。這種分析在部分程度上類似于SQL查詢規(guī)劃器對關系型數(shù)據(jù)庫所做的優(yōu)化，可針對特定任務確定最高效的實現(xiàn)方法。該技術還支持多階段并行執(zhí)行，同時可將受阻任務的數(shù)據(jù)集合在一起。對于迭代式任務，出于性能方面的考慮，F(xiàn)link會嘗試在存儲數(shù)據(jù)的節(jié)點上執(zhí)行相應的計算任務。此外還可進行“增量迭代”，或僅對數(shù)據(jù)中有改動的部分進行迭代。

在用戶工具方面，F(xiàn)link提供了基于Web的調(diào)度視圖，借此可輕松管理任務并查看系統(tǒng)狀態(tài)。用戶也可以查看已提交任務的優(yōu)化方案，借此了解任務最終是如何在集群中實現(xiàn)的。對于分析類任務，F(xiàn)link提供了類似SQL的查詢，圖形化處理，以及機器學習庫，此外還支持內(nèi)存計算。

Flink能很好地與其他組件配合使用。如果配合Hadoop 堆棧使用，該技術可以很好地融入整個環(huán)境，在任何時候都只占用必要的資源。該技術可輕松地與YARN、HDFS和Kafka 集成。在兼容包的幫助下，F(xiàn)link還可以運行為其他處理框架，例如Hadoop和Storm編寫的任務。

目前Flink最大的局限之一在于這依然是一個非常“年幼”的項目。現(xiàn)實環(huán)境中該項目的大規(guī)模部署尚不如其他處理框架那么常見，對于Flink在縮放能力方面的局限目前也沒有較為深入的研究。隨著快速開發(fā)周期的推進和兼容包等功能的完善，當越來越多的組織開始嘗試時，可能會出現(xiàn)越來越多的Flink部署。

總結(jié)

Flink提供了低延遲流處理，同時可支持傳統(tǒng)的批處理任務。Flink也許最適合有極高流處理需求，并有少量批處理任務的組織。該技術可兼容原生Storm和Hadoop程序，可在YARN管理的集群上運行，因此可以很方便地進行評估?？焖龠M展的開發(fā)工作使其值得被大家關注。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可使用多種處理技術。

對于僅需要批處理的工作負載，如果對時間不敏感，比其他解決方案實現(xiàn)成本更低的Hadoop將會是一個好選擇。

對于僅需要流處理的工作負載，Storm可支持更廣泛的語言并實現(xiàn)極低延遲的處理，但默認配置可能產(chǎn)生重復結(jié)果并且無法保證順序。Samza與YARN和Kafka緊密集成可提供更大靈活性，更易用的多團隊使用，以及更簡單的復制和狀態(tài)管理。

對于混合型工作負載，Spark可提供高速批處理和微批處理模式的流處理。該技術的支持更完善，具備各種集成庫和工具，可實現(xiàn)靈活的集成。Flink提供了真正的流處理并具備批處理能力，通過深度優(yōu)化可運行針對其他平臺編寫的任務，提供低延遲的處理，但實際應用方面還為時過早。

最適合的解決方案主要取決于待處理數(shù)據(jù)的狀態(tài)，對處理所需時間的需求，以及希望得到的結(jié)果。具體是使用全功能解決方案或主要側(cè)重于某種項目的解決方案，這個問題需要慎重權衡。隨著逐漸成熟并被廣泛接受，在評估任何新出現(xiàn)的創(chuàng)新型解決方案時都需要考慮類似的問題。

來源：大數(shù)據(jù)雜談