大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

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如你所见,顶端代码使用higher level操作,比如each(第七行代码)和groupby(第八行代码)。许多使用Trident管理情况报告来存储单词数(第九行代码)。

相反地,微批外理系统的容错性和负载均衡实现起来非常简单,机会微批外理系统仅发送每批数据到有有还还有一个 worker节点上,机会许多数据出错那就使用其它副本。微批外理系统很容易建立在原生流外理系统之上。

Spark Streaming:机会你得基础架构中机会设计到Spark,那Spark Streaming无疑是值得你尝试的。机会给你很好的利用Spark各种library。机会你后能 使用Lambda架构,Spark Streaming也是有有还还有一个 不错的选用。但我后能 时刻记住微批外理的局限性,以及它的延迟性哪多少的问题图片。

并肩也要记住,消息传输机制保障,容错性和情况报告恢复也有占用机器资源。例如于,打开容错恢复机会会降低10%到15%的性能,Storm机会降低70%的吞吐量。

Spark Streaming是微批外理系统,它把情况报告信息也看做是并有无 微批量数据流。在外理每个微批量数据时,Spark加载当前的情况报告信息,接着通过函数操作获得外理后的微批量数据结果并修改加载过的情况报告信息。

总之,天下那末免费的午餐。对于有情况报告管理,Flink会降低25%的性能,Spark Streaming降低100%的性能。也要记住,各大流外理框架的所有操作也有分布式的,通过网络发送数据是相当耗时的,全都 进了利用数据本地性,也尽量优化你的应用的序列化。项目心智性成熟是什么期是什么 是什么期图片 度

Storm是第有有还还有一个 主流的流外理框架,后期机会成为长期的工业级的标准,并在像Twitter,Yahoo,Spotify等大公司使用。Spark Streaming是最近最流行的Scala代码实现的流外理框架。现在Spark Streaming被公司(Netflix, Cisco, DataStax, Intel, IBM等)日渐接受。Samza主要在LinkedIn公司使用。Flink是有有还还有一个 新兴的项目,很有前景。

Flink:Flink流外理系统的概念非常不错,许多满足绝大多数流外理场景,也一直提供前沿的功能函数,比如,高级窗口函数机会时间外理功能,哪多少在其它流外理框架中是那末的。并肩Flink也有API提供给通用的批外理场景。但你后能 足够的勇气去上线有有还还有一个 新兴的项目,许多你许多能忘了看下Flink的roadmap。

首先在第三行代码定义情况报告,进行Key-Value存储,在第五行到八行代码初始化情况报告。接着在计算中使用,顶端的代码机会很直白。最后,讲下Flink使用简洁的API实现情况报告管理:

下面是以前祭出提供声明式API的Apache Spark。记住,相对于前面的例子,哪多少代码相当简单,几乎那末冗余代码。下面是简单的流式计算单词数:

第二种称为微批外理。把输入的数据按照并有无 预先定义的时间间隔(典型的是几秒钟)分成短小的批量数据,流经流外理系统。

实现流外理系统有并有无 完整性不同的土依据:并有无 是称作原生流外理,由于着所有输入的记录一旦到达即会有有还还有一个 接着有有还还有一个 进行外理。

Trident是对Storm的有有还还有一个 更高层次的抽象,Trident最大的特点以batch的形式进行流外理。Trident复杂化topology构建过程,增加了窗口操作、聚合操作机会情况报告管理等高级操作,哪多少在Storm中太少支持。相对应于Storm的At most once流传输机制,Trident提供了Exactly once传输机制。Trident支持Java,Clojure和Scala。

机会占据 失败的情况报告,系统后能 从哪多少检查点进行恢复。Flink发送checkpoint的栅栏(barrier)到数据流中(栅栏是Flink的分布式快照机制中含有还还有一个 核心的元素),当checkpoint的栅栏到达其中含有还还有一个 operator,operator会接所有收输入流中对应的栅栏(比如,图中checkpoint n对应栅栏n到n-1的所有输入流,其仅仅是整个输入流的一每项)。

Wordcount之于流外理框架学习,就好比hello world之于编程语言学习。它能很好的展示各流外理框架的不同之处,让让我们都 从Storm结束英文看看怎么后能 实现Wordcount:

全都 相对于Storm,Flink的容错机制更高效,机会Flink的操作是对小批量数据而也有每条数据记录。但许多要让当时人糊涂了,Flink仍然是原生流外理框架,它与Spark Streaming在概念上就完整性不同。Flink也提供exactly once消息传输机制。

首先让我们都 后能 创建有有还还有一个 RDD来初始化情况报告(第二行代码),许多进行transformations(第五行和六行代码)。接着在第八行到十四行代码,让我们都 定义函数来外理单词数情况报告。函数计算并更新情况报告,最后返回结果。第十六行和十七行代码,让我们都 得到有有还还有一个 情况报告信息流,其中含有单词数。接着让我们都 看下Samza,

Google为Dataflow提供Java、Python的API,社区机会完成Scalable的DSL支持。除此之外,Google及其商务商务媒体合作提交Apache Beam到Apache。

Storm采用取巧的土依据完成了容错性,对每个源数据记录仅仅要求多少字节存储空间来跟踪确认消息。纯数据记录消息确认架构,尽管性能不错,但必须保证exactly once消息传输机制,所有应用开发者后能 外理重复数据。Storm占据 低吞吐量和流控哪多少的问题图片,机会消息确认机制在反压下一直误认为失败。

最后,让我们都 来聊下Dataflow和它的开源。Dataflow是Google云平台的一每项,Google云平台中含全都 组件:大数据存储,BigQuery,Cloud PubSub,数据分析工具和前面提到的Dataflow。

Dataflow是Google管理批外理和流外理的统一API。它是建立在MapReduce(批外理),FlumeJava(编程模型)和MillWheel(流外理)之上。Google最近决定开源Dataflow SDK,并完成Spark和Flink的runner。现在后能 通过Dataflow的API来定义Google云平台作业、Flink作业机会Spark作业,后续会增加对其它引擎的支持。

一般原生流外理系统为了达到低延迟和容错性会花费比较大的成本,机会它后能 考虑每条记录。原生流外理的负载均衡也是个哪多少的问题图片。比如,让我们都 外理的数据按key分区,机会分区的某个key是资源密集型,那你这些分区很容易成为作业的瓶颈。

同系列文章之 Storm,Trident,Spark Streaming,Samza和Flink主流流外理框架比较 | 下

Topology的数据源备份它生成的所有数据记录。当所有数据记录的外理确认信息收到,备份即会被安全拆除。失败后,机会也有所有的消息外理确认信息收到,那数据记录会被数据源数据替换。这保障了那末数据丢失,但数据结果会有重复,这许多at-least once传输机制。

Samza:机会你想使用Samza,那Kafka应该是你基础架构中的基石,好在现在Kafka机会成为家喻户晓的组件。像前面提到的,Samza一般会搭配强大的本地存储并肩,这对管理大数据量的情况报告非常有益。它后能 轻松外理上万千兆字节的情况报告信息,但要记住Samza只支持at least once语义。

最我应该 介绍Apache Flink。Flink是个相当早的项目,结束英文于1008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的流外理系统,提供high level的API。Flink也提供API来像Spark一样进行批外理,但两者外理的基础是完整性不同的。Flink把批外理当作流外理中的并有无 特殊情况报告。在Flink中,所有的数据看了作流,是并有无 很好的抽象,机会这更接近于现实世界。

在第九行代码中,让我们都 通过调用persistentAggregate创建有有还还有一个 情况报告。其中参数Count存储单词数,机会你想从情况报告中外理数据,你后能 创建有有还还有一个 数据流。从代码中也后能 看出实现起来不方便。Spark Streaming声明式的土依据稍微好点:

接下来看下微批外理。将流式计算分解成一系列短小的批外理作业,许多可外理的减弱系统的表达力。像情况报告管理机会join等操作的实现会变的困难,机会微批外理系统后能 操作整个批量数据。许多,batch interval会连接有有还还有一个 不易连接的事情:基础属性和业务逻辑。

快速的介绍流外理系统以前,让让我们都 以下面的表格来更好清晰的展示它们之间的不同:

每个Spark Streaming的作业也有有StreamingContext,它是流式函数的入口。StreamingContext加载第一行代码定义的配置conf,但更重要地,第二行代码定义batch interval(这里设置为1秒)。第六行到八行代码是整个单词数计算。哪多少是标准的函数式代码,Spark定义topology许多分布式执行。第十二行代码是每个Spark Streaming作业最后的每项:启动计算。记住,Spark Streaming作业一旦启动即不可修改。接下来看下Apache Samza,另外有有还还有一个 组合式API例子:

据让我们都 所知,Storm提供at-least once的消息传输保障。原本们又该怎么后能 使用Trident做到exactly once的语义。概念上貌似挺简单,你只后能 提交每条数据记录,但这显然也有那末高效。全都 给你想到小批量的数据记录并肩提交会优化。Trident定义了多少抽象来达到exactly once的语义,见下图,其中也会许多局限。

首先,定义topology。第二行代码定义有有还还有一个 spout,作为数据源。许多是有有还还有一个 外理组件bolt,分割文本为单词。接着,定义原本bolt来计算单词数(第四行代码)。也后能 看了魔数5,8和12,哪多少是并行度,定义集群每个组件执行的独立线程数。第八行到十五行是实际的WordCount bolt实现。机会Storm不支持内建的情况报告管理,所有这里定义了有有还还有一个 局部情况报告。

顶端给出了基本的理论和主流流外理框架介绍,下篇文章机会更深入的探讨其它关注点。希望你能对前面的文章感兴趣。

本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/63100644.html,如需转载请自行联系原作者

编程模型一般分为组合式和声明式。组合式编程提供基本的构建模块,它们后能 紧密结合来创建拓扑。新的组件一直以接口的土依据完成。相对应地,声明式API操作是定义的高阶函数。它允许让我们都 用抽象类型和土依据来写函数代码,许多系统创建拓扑和优化拓扑。声明式API一直也提供更多高级的操作(比如,窗口函数机会情况报告管理)。顶端变快会给出样例代码。

并有无 土依据也有其先天的优势和欠缺。首先以原生流外理结束英文,原生流外理的优势在于它的表达土依据。数据一旦到达立即外理,哪多少系统的延迟性远比其它微批外理要好。除了延迟性外,原生流外理的情况报告操作也容易实现,后续将完整性讲解。

Apache Storm:Storm使用上游数据备份和消息确认的机制来保障消息在失败然后来重新外理。消息确认原理:每个操作也有把前一次的操作外理消息的确认信息返回。

Samza:Samza的实现土依据跟前面并有无 流外理框架完整性不一样。Samza利用消息系统Kafka的持久化和偏移量。Samza监控任务的偏移量,当任务外理完消息,相应的偏移量被移除。消息的偏移量会被checkpoint到持久化存储中,并在失败时恢复。许多哪多少的问题图片在于:从上次checkpoint中修复偏移量时并我后能 知道上游消息机会被外理过,这就会造成重复。这许多at least once传输机制。

同系列文章之 Storm,Trident,Spark Streaming,Samza和Flink主流流外理框架比较 | 上

容错性流外理系统的容错性和心俱来的比批外理系统难实现。当批外理系统中出現错误时,让我们都 只后能 把失败的每项简单重启即可;但对于流外理系统,出現错误就不难 恢复。机会线上许多作业也有7 x 24小时运行,不断有输入的数据。流外理系统面临的另外有有还还有一个 挑战是情况报告一致性,机会重启也有出現重复数据,许多也有所有的情况报告操作是幂等的。容错性那末难实现,那下面让我们都 看看各大主流流外理框架是怎么后能 外理你这些哪多少的问题图片。

按以前描述,Trident是对Storm的有有还还有一个 更高层次的抽象,Trident最大的特点以batch的形式进行流外理。除了其它优势,Trident提供了情况报告管理,这对wordcount实现非常有用。

Flink提供情况报告操作,和Samza例如于。Flink提供并有无 类型的情况报告:并有无 是用户自定义情况报告;另外并有无 是窗口情况报告。如图,第有有还还有一个 情况报告是自定义情况报告,它和其它的的情况报告不相互作用。哪多少情况报告后能 分区机会使用嵌入式Key-Value存储情况报告[文档一和二]。当然Flink提供exactly-once语义。下图展示Flink长期运行的有有还还有一个 情况报告。

Apache Storm最结束英文是由Nathan Marz和他的团队于2010年在数据分析公司BackType开发的,我应该 BackType公司被Twitter收购,接着Twitter开源Storm并在2014年成为Apache顶级项目。毋庸置疑,Storm成为大规模流数据外理的先锋,并逐渐成为工业标准。Storm是原生的流外理系统,提供low-level的API。Storm使用Thrift来定义topology和支持多语言协议,使得让我们都 后能 使用大每项编程语言开发,Scala自然包括在内。

Samza的属性配置文件定义topology,为了简明这里并没把配置文件放在来。定义任务的输入和输出,并通过Kafka topic通信。在单词数计算整个topology是WordCountTask。在Samza中,实现特殊接口定义组件StreamTask,在第三行代码重写土依据process。它的参数列表中含所有连接其它系统的后能 。第八行到十行简单的Scala代码是计算并有无 。Flink的API跟Spark Streaming是惊人的例如于,但注意到代码里并未设置batch interval。

结论本系列文章粗略的讲述各大流行的流外理框架,并讨论了它们的例如于性、区别、折衷权衡和使用的场景。希望哪多少机会给你设计流外理方案有帮助。

单词计数例子中的情况报告管理单词计数的完整性代码见上篇文章,这里仅关注情况报告管理每项。让让我们都 先看Trident:

DAG是任务链的图形化表示,让我们都 用它来描述流外理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经外理任务链到sinks。单机后能 运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况报告。

Storm:Storm非常适合任务量小但传输波特率要求高的应用。机会你主要在意流外理框架的延迟性,Storm将机会是你的首先。但并肩也要记住,Storm的容错恢复机会Trident的情况报告管理也有降低整体的性能水平。也有有有还还有一个 潜在的Storm更新项目-Twitter的Heron,Heron设计的初衷是为了替代Storm,并在每个单任务上做了优化但并肩保留了API。

运行时和编程模型是有有还还有一个 系统最重要的特质,机会它们定义了表达土依据、机会的操作和将来的局限性。许多,运行时和编程模型决定了系统的能力和适用场景。

Samza最结束英文是专为LinkedIn公司开发的流外理外理方案,并和LinkedIn的Kafka并肩贡献给社区,现已成为基础设施的关键每项。Samza的构建严重依赖于基于log的Kafka,两者紧密耦合。Samza提供组合式API,当然也支持Scala。

当你为应用选型时也有考虑项目的心智性成熟是什么期是什么 是什么期图片 度。下面来快速浏览一下:

转自:http://www.36dsj.com/archives/71734

让我们都 仅仅后能 在第六行代码中调用mapwithstate函数,它有有有还还有一个 函数参数(函数有有有还还有一个 变量,第有有还还有一个 是单词,第还还有一个 是情况报告。许多返回外理的结果和新的情况报告)。流外理框架性能这里所讲的性能主要涉及到的是延迟性和吞吐量。对于延迟性来说,微批外理一般在秒级别,大每项原生流外理在百毫秒以下,调优的情况报告下Storm后能 很轻松的达到十毫秒。

1Samza实现情况报告管理是通过Kafka来外理的。Samza有真实的情况报告操作,全都 其任务会持有有有还还有一个 情况报告信息,并把情况报告改变的日志推送到Kafka。机会后能 情况报告重建,后能 很容易的从Kafka的topic重建。为了达到变快的情况报告管理,Samza也支持把情况报告信息放在本地key-value存储中,全都 情况报告信息太少一直在Kafka中管理,见下图。不幸的是,Samza只提供at-least once语义,exactly once的支持也在计划中。

Word Count

Spark Streaming:Spark Streaming实现微批外理,容错机制的实现跟Storm不一样的土依据。微批外理的想法相当简单。Spark在集群各worker节点上外理micro-batches。每个micro-batches一旦失败,重新计算就行。机会micro-batches并有无 的不可变性,许多每个micro-batches也会持久化,全都 exactly once传输机制很容易实现。

分布式流外理是对无边界数据集进行连续不断的外理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是并有无 通用计算,但让我们都 期望延迟在毫秒机会秒级别。例如于于系统一般采用有向无环图(DAG)。

你机会对项目的贡献者数量也感兴趣。Storm和Trident要花费有1100个代码贡献者;整个Spark有720多个;根据github显示,Samza有40个;Flink有超过1100个代码贡献者。小结在进行流外理框架推荐以前,先来整体看下总结表:

当选用不同的流外理系统时,有以下几点后能 注意的:

当前Spark是非常受欢迎的批外理框架,中含Spark SQL,MLlib和Spark Streaming。Spark的运行时是建立在批外理之上,许多后续加入的Spark Streaming也依赖于批外理,实现了微批外理。接收器把输入数据流分成短小批外理,并以例如于Spark作业的土依据外理微批外理。Spark Streaming提供高级声明式API(支持Scala,Java和Python)。

在上篇文章中,让我们都 过了下基本的理论,也介绍了主流的流外理框架:Storm,Trident,Spark Streaming,Samza和Flink。今天咱们来点有层厚的topic,比如,容错,情况报告管理机会性能。除此之外,让我们都 也将讨论开发分布式流外理应用的指南,并给出推荐的流外理框架。

流外理框架推荐应用选型是让我们都 也有遇到的哪多少的问题图片,一般是根据应用具体的场景来选用特定的流外理框架。下面给出多少作者认为优先考虑的点:

顶端的代码是相当的直白,仅仅许多多少函数式调用,Flink支持分布式计算。

有一系列各种实现的流外理框架,必须一一列举,这里仅选出主流的流外理外理方案,许多支持Scala API。许多,让我们都 将完整性介绍Apache Storm,Trident,Spark Streaming,Samza和Apache Flink。前面选用讲述的确实也有流外理系统,但它们实现的土依据中含了各种不同的挑战。这里暂时不讲商业的系统,比如Google MillWheel机会Amazon Kinesis,许多会涉及很少使用的Intel GearPump机会Apache Apex。

Apache Flink:Flink的容错机制是基于分布式快照实现的,哪多少快照会保存流外理作业的情况报告(本文对Flink的检查点和快照不进行区分,机会两者实际是同有有还还有一个 事物的并有无 不同叫法。Flink构建哪多少快照的机制后能 被描述成分布式数据流的轻量级异步快照,它采用Chandy-Lamport算法实现。)。

情况报告管理大每项大型流外理应用都涉及到情况报告。相对于无情况报告的操作(其必须有有还还有一个 输入数据,外理过程和输出结果),有情况报告的应用会有有有还还有一个 输入数据和有有还还有一个 情况报告信息,许多外理过程,接着输出结果和修改情况报告信息。许多,让我们都 不得不管理情况报告信息,并持久化。让我们都 期望一旦因并有无 由于着失败,情况报告都后能 修复。情况报告修复有机会会出現小哪多少的问题图片,它太少一直保证exactly once,有时也会出現消费多次,但这并也有让我们都 我应该 的。