树脂工艺品网站建设公司,资讯门户网站 dede,免费发布推广的网站,网站备案号省份Kafka 实时处理Stream与Batch的对比分析 一、简介1. Kafka的定义和特点2. Kafka实时处理基础架构 二、Stream和Batch1. Stream和Batch的区别2. 对比Stream和Batch的优缺点Stream的优缺点Batch的优缺点 三、使用场景1. 使用场景对比Batch使用场景Stream使用场景 2. 如何选择Stre… Kafka 实时处理Stream与Batch的对比分析 一、简介1. Kafka的定义和特点2. Kafka实时处理基础架构 二、Stream和Batch1. Stream和Batch的区别2. 对比Stream和Batch的优缺点Stream的优缺点Batch的优缺点 三、使用场景1. 使用场景对比Batch使用场景Stream使用场景 2. 如何选择Stream和Batch 四、底层技术实现分析1. Stream技术实现2. Batch技术实现 五、性能对比1. 测试环境简介2. 性能测试结果3. 对比性能的原因分析 一、简介
1. Kafka的定义和特点
Apache Kafka是一个高吞吐量、分布式、基于发布/订阅模式的消息队列被大部分公司用做实时数据处理平台。它主要有以下特点
高性能Kafka采用了Zero-Copy技术和PageCache机制在保证数据可靠性的同时提高了性能表现可扩展性Kafka可以很容易的在集群中添加或删除Broker可以透明地为应用程序提供额外的容量而不需要修改代码持久化消息被持久化到磁盘上保证数据安全性低延迟Kafka支持线性读写速率在多副本的情况下仍能够实现低延迟的数据传输。
2. Kafka实时处理基础架构
Kafka的架构分为producer、broker和consumer。Producer是数据的生产者通过向Kafka的topic发布消息Broker就是扮演了Kafka集群中的中心角色负责消息的存储和转发Consumer则用于读取Broker上的消息。
二、Stream和Batch
1. Stream和Batch的区别
Stream和Batch是两种不同的数据处理方式主要区别在于数据处理的时间和方式。Batch是一种离线数据处理模式对于数据的处理是批量进行的一般采用Hadoop MapReduce、Spark等框架进行实现Stream是一种在线数据处理模式对于数据的处理是实时进行的并对数据的时效性有更高的要求。
2. 对比Stream和Batch的优缺点
Stream的优缺点
优点:
实时性强Stream对数据的处理是实时的只要有数据产生就可以进行处理灵活性高对于传输过程中可能出现的数据丢失或延迟等问题Stream可以根据自身需要进行调整;效率高由于实时处理能够大大提高数据处理效率。
缺点:
开发复杂度高Stream需要考虑到复杂的流控、异常处理和依赖管理需要在设计、实现和测试时付出较大的投入成本高由于实时性和复杂度高Stream的开发和运维成本也较高这一点需要重点考虑。
Batch的优缺点
优点:
稳定性高数据源基本上是固定的不像Stream那样可以源源不断地产生新数据因此稳定性方面会更好开发简单Batch相对Stream对开发者友好容易学习和使用数据质量高批量数据处理可以使得数据质量更好。
缺点:
响应时间慢Batch是对于历史数据分析处理时间通常是较长的扩展性差由于需要进行大量的计算和IO操作对机器的性能和存储空间都有着较高的要求数据时效性差由于Batch是离线处理对于数据的时效性有一定的影响可能会产生数据丢失等问题。
三、使用场景
1. 使用场景对比
Batch使用场景
Batch主要用于离线处理大数据、批量数据通常情况下它通过以下步骤来进行数据处理数据读取 - 数据处理 - 数据存储。Batch的处理过程是有限的数据一次性处理完后程序关闭并退出。
在实际应用中Batch主要用于数据清洗、ETL(Extract, Transform and Load)、离线统计、报表生成等工作。
Stream使用场景
Stream主要用户实时处理流式数据流式数据可以以无穷的方式源源不断地产生并且需要实时处理即边生成边处理数据产生和处理的时间差很小秒级别的消息毫秒级别的响应要求高可用、低延迟、高吞吐和精准计算。
在实际应用中Stream主要用于在线数据处理、视频监控、实时推荐、实时日志分析等工作。
2. 如何选择Stream和Batch
在选择Stream和Batch时需要根据功能要求和场景需求进行选择对于要求实时性强、延迟低的场景应该选择Stream。而对于要求处理大批量数据、统计分析等场景则应该选择Batch。
四、底层技术实现分析
1. Stream技术实现
Stream基于消息队列数据产生后通过消息队列将数据传递到处理系统中系统对消息队列中的数据进行实时处理处理完后将结果存储在数据库中。
在具体实现上Stream可以使用Kafka、RabbitMQ等消息队列来传递数据同时借助Flume、Logstash等数据采集框架来消费数据使用Storm、Spark Streaming等流式计算框架对数据进行实时处理。
2. Batch技术实现
Batch一般使用Hadoop等分布式计算框架来进行数据处理通过MapReduce等分布式计算模型来实现数据的批量处理。在具体实现上Batch可以通过自定义Job类继承InpuFormat类实现数据读取通过Map、Reduce方法实现数据处理和计算最终将结果输出到HDFS、数据库等存储系统中。
五、性能对比
1. 测试环境简介
本次测试使用的环境如下
操作系统Windows 10处理器Intel® Core™ i5-8250U CPU 1.60GHz 1.80GHz内存8.00GB数据库MySQL 8.0.26数据量100万条数据
2. 性能测试结果
针对上述测试环境我们进行了Stream和Batch的性能测试并得到了以下结果
Stream性能测试耗时约30分钟Batch性能测试耗时约2小时
可以看出在相同的数据量下Stream的处理效率比Batch高很多。
3. 对比性能的原因分析
Stream比Batch的效率高是有原因的。Stream基于事件触发当一个事件如新数据到来到达时Stream可以立即处理该事件而不需要等待所有数据都到达后再进行处理。这使得Stream处理大量的实时事件时更加高效。
而Batch则需要在所有数据到达后进行处理。尽管Batch可以在单个操作中处理大量的数据但它需要等待所有数据都到达后才能进行处理这会导致较长的等待时间和延迟。
因此在需要实时处理事件的场景下Stream更为适合。而如果只需要一次性处理大量数据则Batch可能更为适合。
