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三个大数据处理框架:Storm,Spark和Samza 介绍比较

简介:

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1426065900123.html

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。

Apache Storm

Storm中, 先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责 转换这些数据流,在bolt中可以完成计算、过滤等操作,bolt自身也可以随机将数据发送给其他bolt。由spout发射出的tuple是不可变数 组,对应着固定的键值对。

Storm的流处理可对框架中名为Topology(拓扑)的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)进行编排。这些拓扑描述了当数据片段进入系统后,需要对每个传入的片段执行的不同转换或步骤。

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Apache Spark

Spark Streaming是 核心Spark API的一个扩展,它并不会像Storm那样一次一个地处理数据流,而是在处理前按时间间隔预先将其切分为一段一段的批处理作业。Spark针对持续性数 据流的抽象称为DStream(DiscretizedStream),一个DStream是一个微批处理(micro-batching)的RDD(弹 性分布式数据集);而RDD则是一种分布式数据集,能够以两种方式并行运作,分别是任意函数和滑动窗口数据的转换。

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Apache Samza

Samza处 理数据流时,会分别按次处理每条收到的消息。Samza的流单位既不是元组,也不是Dstream,而是一条条消息。在Samza中,数据流被切分开来, 每个部分都由一组只读消息的有序数列构成,而这些消息每条都有一个特定的ID(offset)。该系统还支持批处理,即逐次处理同一个数据流分区的多条消 息。Samza的执行与数据流模块都是可插拔式的,尽管Samza的特色是依赖Hadoop的Yarn(另一种资源调度器)和Apache Kafka。

三个大数据处理框架:Storm,Spark和Samza 介绍比较

Samza可以使用以本地键值存储方式实现的容错检查点系统存储数据。这样Samza即可获得“至少一次”的交付保障,但面对由于数据可能多次交付造成的失败,该技术无法对汇总后状态(例如计数)提供精确恢复。

共同之处

以上三种实时计算系统都是开源的分布式系统,具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点,它们的共同特色在于:允许你在运行数据流代码时,将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行。此外,它们都提供了简单的API来简化底层实现的复杂程度。

三种框架的术语名词不同,但是其代表的概念十分相似:

三个大数据处理框架:Storm,Spark和Samza 介绍比较

 

对比图

下面表格总结了一些不同之处:

三个大数据处理框架:Storm,Spark和Samza 介绍比较

 

数据传递形式分为三大类:

  1. 最多一次(At-most-once):消息可能会丢失,这通常是最不理想的结果。
  2. 最少一次(At-least-once):消息可能会再次发送(没有丢失的情况,但是会产生冗余)。在许多用例中已经足够。
  3. 恰好一次(Exactly-once):每条消息都被发送过一次且仅仅一次(没有丢失,没有冗余)。这是最佳情况,尽管很难保证在所有用例中都实现。

另一个方面是状态管理:对状态的存储有不同的策略,Spark Streaming将数据写入分布式文件系统中(例如HDFS);Samza使用嵌入式键值存储;而在Storm中,或者将状态管理滚动至应用层面,或者使用更高层面的抽象Trident。






本文转自张昺华-sky博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bonelee/p/6295656.html,如需转载请自行联系原作者



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