浅谈几个经典大数据处理框架

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 【6月更文挑战第15天】本文介绍企业如何在数据洪流中保持竞争力需借助可扩展平台和数据策略。数据管道整合多元数据源,便于分析和流转。Kappa架构专注于实时处理(如通过Kafka、Spark Streaming),适合实时响应场景;Lambda架构结合批处理与实时处理(如Spark、Hadoop与Flink),平衡实时性和批处理,易于开发和维护。Apache Beam提供统一模型,适用于流处理和批处理,提升代码复用和效率。这两种架构满足现代应用对数据一致、性能和灵活性的需求。

1 简介

大多数企业依靠可扩展的平台和其服务或产品的数据化来保持市场竞争力。随着来自不同来源的数据的激增,其数量、速度和种类各不相同,企业需要新的数据战略。

因此,人们认为需要数据管道将来自所有不同来源的数据整合到一个共同的目的地,以便进行快速分析,或者在连接的应用程序和系统之间处理和流式传输数据。

这里简单解释两种经典数据处理架构和一个通用编程模型,并例举他们的组件和使用场景,最后做一个简单的功能对比。

2 为什么要数据处理框架

这些体系结构为处理、存储和分析数据提供了结构化框架,使开发人员能够构建可伸缩、高效和可靠的数据驱动应用程序。

以下是软件开发人员需要数据处理框架的一些具体原因:

  • 实时数据处理

现代应用程序通常需要实时洞察数据,例如用户行为,物联网传感器读数和金融交易。像Kappa和Apache Beam这样的数据架构支持实时处理流数据,为开发人员提供了构建响应事件的应用程序的工具。

  • 批处理数据处理

历史数据分析对于理解趋势、识别模式和做出明智决策至关重要。像Lambda和Apache Beam这样的数据架构支持批处理,允许开发人员有效地分析大型数据集,并从历史数据中提取有价值的见解。

  • 数据一致性和完整性

维护数据一致性和完整性对于确保数据驱动的应用程序的可靠性至关重要。像Lambda和Apache Beam这样的数据架构提供了确保跨不同处理阶段的数据一致性的机制,从而防止数据丢失或损坏。

  • 可伸缩性和性能

现代应用程序必须能够在不影响性能的情况下处理不断增长的数据量。像Kappa和Apache Beam这样的数据架构被设计为水平伸缩,使开发人员能够构建能够处理大数据量而没有性能瓶颈的应用程序。

  • 灵活性和可重用性

像Apache Beam这样的数据架构为处理流数据和批处理数据提供了统一的框架,使开发人员能够跨不同的数据处理任务重用代码和组件。这减少了开发时间,提高了代码的一致性。

因此,数仓的这些框架提供了构建可伸缩、高效和可靠的数据驱动应用程序所需的工具和框架。支持实时数据处理、批处理数据分析、数据一致性和可伸缩性,使它们成为现代软件开发的必要条件。

3 常见数据处理架构:流式的Kappa处理架构

Kappa、Lambda 和 Beam 都是用于构建大数据应用的大数据架构。它们各有优缺点,适用于不同的场景。

kappa数据源可以是各种类型的流式数据,例如 Kafka、Kinesis、Apache Pulsar 等。

Kappa 是一个基于流式处理的架构,组件包括以下几个部分:

(1)实时层

  • 处理输入数据,生成实时视图。
  • 负责实时处理流式数据。流式处理系统可以是 Apache Spark Structured Streaming、Apache Flink、Apache Storm 等。

(2)服务层

  • 使用实时视图中的结果数据集响应用户请求。存储系统可以是 Hadoop、HDFS、Amazon S3 等

Kappa具有以下优点:

实时性:Kappa 可以实时处理流式数据,适用于需要实时响应的应用场景。
可扩展性:Kappa 可以水平扩展,适用于需要处理大量数据的应用场景。
成本效益:Kappa 的成本效益高,适用于需要在预算范围内部署大数据应用的场景。

原理结构:
image.png

  • 例子:

一个电商网站需要实时监控用户的购物行为,并根据用户的行为进行推荐。这种场景需要实时处理大量的数据,且预算有限。Kappa 架构可以满足这些需求,将用户的购物行为实时处理,并生成推荐结果。

image.png

4 混合流式批处理 Lambda 架构

(1)批处理层 Batch Layer
1 存储数据集,预计算查询函数,构建批视图,批处理层负责批量处理历史数据。批处理系统可以是 Apache Spark、Apache Hive、Apache Hadoop 等。
2 一般处理离线数据

(2)加速层 Speed Layer

1 处理最近的增量数据流,不断更新实时视图,加速系统可以是 Apache Spark Structured Streaming、Apache Flink、Apache Storm 等。
2 一般用于线上处理。

(3)服务层 Serving Layer

1 合并批视图和实时视图中的结果数据集到最终数据集,数据集存储系统可以是 Hadoop、HDFS、Amazon S3 等。

2 一般用于线上处理。

  • Lambda 是一个混合流式批处理的架构,具有以下优点:

      兼顾实时性和批处理:Lambda 可以同时处理流式数据和批处理数据,兼顾了实时性和批处理的优势。
      开发难度相对较低:Lambda 的开发难度相对较低,适合初学者使用。
      维护成本相对较低:Lambda 的维护成本相对较低,不需要定期进行维护和升级。
    

    image.png

  • 例如

一个社交媒体网站需要实时处理用户的社交行为,并根据用户的行为进行社交推荐。这种场景需要兼顾实时性和批处理,且开发难度相对较低。

Lambda 架构可以满足这些需求,将用户的社交行为实时处理,并生成推荐结果。架构组件通常如下所示:

image.png

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
9月前
|
消息中间件 大数据 关系型数据库
大数据框架NiFi
NiFi 是一个易于使用,功能强大,可靠的处理和分发数据框架。主要用于数据的同步传输,支持灵活的数据格式转换,同时可以设置定时调度任务,他是一个数据同步框架,类似于 kettle。
140 0
|
10月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据Spark框架概述
大数据Spark框架概述
178 0
|
1月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
经典大数据处理框架与通用架构对比
【6月更文挑战第15天】本文介绍Apache Beam是谷歌开源的统一数据处理框架,提供可移植API,支持批处理和流处理。与其他架构相比,Lambda和Kappa分别专注于实时和流处理,而Beam在两者之间提供平衡,具备高实时性和数据一致性,但复杂性较高。选择架构应基于业务需求和场景。
48 3
经典大数据处理框架与通用架构对比
|
23天前
|
SQL 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用问题之odps sql 底层计算框架是MR吗
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【专栏】Hadoop,开源大数据处理框架:驭服数据洪流的利器
【4月更文挑战第28天】Hadoop,开源大数据处理框架,由Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce组成,提供大规模数据存储和并行处理。其优势在于可扩展性、容错性、高性能、灵活性及社区支持。然而,数据安全、处理速度、系统复杂性和技能短缺是挑战。通过加强安全措施、结合Spark、自动化工具和培训,Hadoop在应对大数据问题中保持关键地位。
|
2月前
|
存储 数据可视化 大数据
大数据技术框架
【4月更文挑战第20天】大数据一般需要经过6个主要环节,包括数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析和数据可视化。
|
9月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【大数据处理框架】Hadoop大数据处理框架,包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈
【大数据处理框架】Hadoop大数据处理框架,包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈
222 0
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 大数据
AI大数据智能导诊系统源码 Springboot框架
智能导诊系统是在医院中使用的引导患者自助就诊挂号,在就诊的过程中有许多患者不知道需要挂什么号,要看什么病,通过智慧导诊系统,可输入自身疾病的症状表现,或选择身体部位,再经由智能导诊系统多维度计算,AI智能引擎分析、准确推荐科室,引导患者挂号就诊,实现科学就诊,不用担心挂错号。
91 0
|
9月前
|
SQL 分布式计算 算法
【大数据处理框架】Spark大数据处理框架,包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈
【大数据处理框架】Spark大数据处理框架,包括其底层原理、架构、编程模型、生态圈
380 0
|
9月前
|
存储 缓存 算法
大数据框架中的Java虚拟机优化
大数据框架中的Java虚拟机优化

相关产品

  • 云原生大数据计算服务 MaxCompute