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流式計算的三種框架:Storm、Spark和Flink-創(chuàng)新互聯(lián)

我們知道,大數(shù)據(jù)的計算模式主要分為批量計算(batch computing)、流式計算(stream computing)、交互計算(interactive computing)、圖計算(graph computing)等。其中,流式計算和批量計算是兩種主要的大數(shù)據(jù)計算模式,分別適用于不同的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

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目前主流的流式計算框架有Storm、Spark Streaming、Flink三種,其基本原理如下:

Apache Storm

在Storm中,需要先設(shè)計一個實時計算結(jié)構(gòu),我們稱之為拓?fù)洌╰opology)。之后,這個拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會被提交給集群,其中主節(jié)點(master node)負(fù)責(zé)給工作節(jié)點(worker node)分配代碼,工作節(jié)點負(fù)責(zé)執(zhí)行代碼。在一個拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,包含spout和bolt兩種角色。數(shù)據(jù)在spouts之間傳遞,這些spouts將數(shù)據(jù)流以tuple元組的形式發(fā)送;而bolt則負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)流。流式計算的三種框架:Storm、Spark和Flink

Apache Spark

Spark Streaming,即核心Spark API的擴展,不像Storm那樣一次處理一個數(shù)據(jù)流。相反,它在處理數(shù)據(jù)流之前,會按照時間間隔對數(shù)據(jù)流進行分段切分。Spark針對連續(xù)數(shù)據(jù)流的抽象,我們稱為DStream(Discretized Stream)。 DStream是小批處理的RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集), RDD則是分布式數(shù)據(jù)集,可以通過任意函數(shù)和滑動數(shù)據(jù)窗口(窗口計算)進行轉(zhuǎn)換,實現(xiàn)并行操作。
流式計算的三種框架:Storm、Spark和Flink

Apache Flink

針對流數(shù)據(jù)+批數(shù)據(jù)的計算框架。把批數(shù)據(jù)看作流數(shù)據(jù)的一種特例,延遲性較低(毫秒級),且能夠保證消息傳輸不丟失不重復(fù)。
流式計算的三種框架:Storm、Spark和Flink
Flink創(chuàng)造性地統(tǒng)一了流處理和批處理,作為流處理看待時輸入數(shù)據(jù)流是**的,而批處理被作為一種特殊的流處理,只是它的輸入數(shù)據(jù)流被定義為有界的。Flink程序由Stream和Transformation這兩個基本構(gòu)建塊組成,其中Stream是一個中間結(jié)果數(shù)據(jù),而Transformation是一個操作,它對一個或多個輸入Stream進行計算處理,輸出一個或多個結(jié)果Stream。

這三種計算框架的對比如下:

流式計算的三種框架:Storm、Spark和Flink
參考文章:

Streaming Big Data: Storm, Spark and Samza

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