网站建设远洋国际,石家庄的网站建设公司哪家好,青岛最新通知,wordpress没小工具目录 一、流式处理 请求与响应 批处理 二、实时计算 三、Lambda架构 Lambda架构的缺点 四、Kappa架构 五、实时数据仓库解决方案 近年来随着业务领域的不断拓展#xff0c;尤其像互联网、无线终端APP等行业应用的激增#xff0c;产生的数据量呈指数级增长#xff0c;对海量数… 目录 一、流式处理 请求与响应 批处理 二、实时计算 三、Lambda架构 Lambda架构的缺点 四、Kappa架构 五、实时数据仓库解决方案 近年来随着业务领域的不断拓展尤其像互联网、无线终端APP等行业应用的激增产生的数据量呈指数级增长对海量数据的处理需求也提出了新的挑战。具体到数据仓库尤其突出的一点是人们对数据分析的实时性要求越来越高从而衍生出所谓实时数据仓库的概念。为解决数据实时性问题也涌现出一批相关的技术。 本文将解释什么是流式处理然后讨论实时计算的基本概念和适用场景它们都与实时数据仓库的实施密不可分。最后从技术实现的角度介绍几种流行的实时数据仓库架构。 一、流式处理 流式处理顾名思义是一种处理数据流的技术。与传统的批处理方式不同流式处理不是等待一大批数据积累完毕再进行处理而是实时处理数据流中的每一条信息。这种方法使得系统能够即时响应变化进行实时决策。 人们对数据流并不陌生数据从业务系统产生经过一系列转换进入数据仓库再进入分析系统提供报表、仪表盘展现分析结果最终经过数据挖掘和机器学习以辅助决策整个过程就形成了一个数据流。当然除了直觉以外严格的定义更有意义。数据流是无边界数据集的抽象表示。无边界意味着无限和持续增长无边界数据集之所以是无限的是因为随着时间的推移新的记录会不断加入进来。这个定义已经被包括Google和Amazon在内的大部分公司所采纳。 除无边界外数据流还有其它一些属性有序、不可变、可重放。数据的产生总有先后顺序这是数据流与数据库表的不同点之一数据库表里的记录是无序的。数据一旦产生就不能被改变。假设你熟悉数据库的二进制日志binlog、预写日志Write Ahead LogWAL和重做日志redo log的概念那么就会知道如果往数据库表插入一条记录然后将其删除表里就不会再有这条记录但日志里包含了插入和删除两个事务。可重放是数据流非常有价值的一个属性。对于大多数业务来说重放发生在几天前甚至几个月前的原始数据流是一个很重的需求。可能是为了尝试使用新的分析方法纠正过去的错误或是为了进行审计。 知道什么是数据流以后是时候了解“流式处理”的真正含义了。流式处理是指实时处理一个或多个数据流。流式处理是一种编程范式就像请求与响应范式和批处理范式那样。下面对这三种范式进行比较以便更好地理解如何在软件架构中应用流式处理。 请求与响应 这是延迟最小的一种范式响应时间处于亚毫秒到毫秒之间而且响应时间一般非常稳定。这种处理方式一般是阻塞的应用程序向处理系统发出请求然后等待响应。在数据库领域这种范式就是联机事务处理OLTP。 批处理 这种范式具有高延迟和高吞吐量的特点。处理系统按照预定的时间启动处理进程比如每天凌晨两点开始启动每小时启动一次等。它读取所有的输入数据从上一次执行之后的所有可用数据输出结果然后等待下一次启动。处理时间从几分钟到几小时不等并且用户从结果里读到的都是滞后数据。在数据库领域它们就是传统的数据仓库或商业智能系统。它们每天装载巨大批次的数据并生成报表用户在下一次装载数据之前看到的都是相同的报表。从规模上来说这种范式既高效又经济。但在近几年为了能够更及时、高效地做出决策业务要求在更短的时间内能够提供可用数据。这就给那些为探索规模经济而开发却无法提供低延迟报表的系统带来了巨大的压力。 流式处理介于上述两种之间。某些业务不要求毫秒级的响应不过也接受不了要等到第二天才知道结果。大部分业务流程都是持续进行的只要业务报告保持更新业务产品线更够保持响应那么业务流程就可以进行下去而无需等待特定的响应也不要求在几毫秒内得到响应。 流式处理的整个处理过程必须是持续的。一个在每天凌晨两点启动的流程从流里读取500条记录生成结果然后结束这样的流程不是流式处理。对数据仓库来说也许从粒度的角度理解流式处理更容易。 二、实时计算 要做到实时读写数据必须采用有别于传统数据仓库的实现技术实时计算的概念和技术引擎应运而生它们是成功创建实时数据仓库的前提条件。实时计算一般针对海量数据处理并且要求响应时间为秒级。由于大数据兴起之初以Hadoop为代表的分布式框架并没有给出实时计算解决方案随后便出现了Storm、Spark Streaming、Flink等实时计算框架而Kafka、ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善而随着物联网、机器学习等技术的推广实时流式计算将在这些领域得到充分应用。实时计算是流式处理的一种具体实现方式因此必然具有无限数据、无界数据处理、低延迟等特征。 现在大数据应用比较火爆的领域比如推荐系统在实践之初受技术所限可能要一分钟、一小时、甚至更久才能对用户进行推荐这远远不能满足需要我们需要更快的完成对数据的处理而不是进行离线的批处理。实时计算的应用场景主要包括实时智能推荐、实时欺诈检测、舆情分析、物联网、客服系统、实时机器学习等。 在某些场景中数据的价值随着时间的推移而逐渐减少。所以在传统数据仓库的基础上逐渐对数据的实时性提出了更高的要求。于是随之诞生了实时数据仓库并且衍生出了两种主流技术架构Lambda和Kappa。 三、Lambda架构 Lambda属于较早的一种架构方式早期的流处理不如现在这样成熟在准确性、扩展性和容错性上流处理层无法直接取代批处理层只能给用户提供一个近似结果还不能为用户提供一个一致准确的结果。因此在Lambda架构中出现了批处理和流处理并存的现象。 在Lambda架构中每层都有自己所肩负的任务。批处理层使用可处理大量数据的分布式处理系统预先计算结果。它通过处理所有的已有历史数据来实现数据的准确性。这意味着它是基于完整的数据集来重新计算的能够修复任何错误然后更新现有的数据视图。输出通常存储在只读数据库中更新则采用全量替换方式完全取代现有的预先计算好的视图。流处理层通过提供最新数据的实时视图来最小化延迟。流处理层所生成的数据视图可能不如批处理层最终生成的视图那样准确或完整但它们几乎在收到数据后立即可用。而当同样的数据在批处理层处理完成后在速度层的数据就可以被替代掉了。 Lambda架构经历多年的发展其优点是稳定对于实时计算部分的计算成本可控批量处理可以用晚上的时间来整体批量计算这样把实时计算和离线计算高峰分开这种架构支撑了数据行业的早期发展但是它也有一些致命缺点并在当今时代越来越不适应数据分析业务的需求。 Lambda架构的缺点 使用两套大数据处理引擎维护两个复杂的分布式系统成本非常高。 批量计算在计算窗口内无法完成当数据量越来越大经常发现夜间只有4、5个小时的时间窗口已经无法完成白天20多个小时累计的数据保证早上准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题。 数据源变化都要重新开发开发周期长每次需求变更后业务逻辑的变化都需要针对ETL和Streaming做开发修改整体开发周期很长业务反应不够迅速。 资源占用增多同样的逻辑计算两次整体资源占用会增多多出实时计算这部分。 导致Lambda 架构的缺点根本原因是要同时维护两套系统批处理层和速度层。我们已经知道在架构中加入批处理层是因为从批处理层得到的结果具有高准确性而加入速度层是因为它在处理大规模数据时具有低延时性。那我们能不能改进其中某一层的架构让它具有另外一层架构的特性呢例如改进批处理层的系统让它具有更低的延迟又或者是改进速度层的系统让它产生的数据视图更具准确性和更加接近历史数据呢另外一种在大规模数据处理中常用的架构——Kappa便是在这样的思考下诞生的。 四、Kappa架构 Kappa架构可以被认为是Lambda架构的简化版只是去除掉了Lambda架构中的离线批处理部分。 这种架构只关注流式计算数据以流的方式被采集实时计算引擎将计算结果放入数据服务层以供查询。Kappa架构的兴起主要有两个原因 消息队列如Kafka支持数据持久化可以保存更长时间的历史数据以替代Lambda架构中批处理层数据仓库部分。流处理引擎以一个更早的时间作为起点开始消费起到了批处理的作用。 流处理引擎解如Flink决了事件乱序下计算结果的准确性问题。 Kappa架构相对更简单实时性更好所需的计算资源远小于Lambda架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理但这个可以通过增加计算资源来弥补。随着实时处理的需求在不断增长更多的企业开始使用Kappa架构但这不意味着Kappa架构能够取代Lambda架构。Lambda和Kappa架构都有各自的适用领域对于流处理与批处理分析流程比较统一且允许一定的容错用Kappa比较合适少量关键指标例如交易金额、业绩统计等使用Lambda架构进行批量计算增加一次校对过程。还有一些比较复杂的场景批处理与流处理产生不同的结果如使用不同的机器学习模型、专家系统或者实时计算难以处理的复杂计算可能更适合Lambda架构。 五、实时数据仓库解决方案 从传统的经验来讲数据仓库有一个很重要的功能是记录数据变化历史。通常数据仓库都希望从业务上线的第一天开始有数据然后一直记录到现在。但实时处理技术又是强调当前处理状态的一门技术所以当这两个相对对立的方案重叠在一起的时候它注定不是用来解决一个比较广泛问题的方案。于是我们把实时数据仓库建设的目的定位为解决由于传统数据仓库数据时效性低解决不了的问题。 实时数据仓库也引入了类似于离线数据仓库的分层理念主要是为了提高模型的复用率同时兼顾易用性、一致性以及计算成本。通常离线数据仓库采用空间换取时间的方式所以层级划分比较多从而提高数据计算效率。实时数据仓库的分层架构在设计上考虑到时效性问题分层设计尽量精简避免数据在流转过程中造成的不必要的延迟响应并降低中间流程出错的可能性。 构建实时数仓需要根据业务需求选择合适的技术架构并通过ETL工具来实现数据的实时采集、处理和分析最终将结果存储到实时数据仓库中并进行数据可视化和应用开发。 帆软软件推出的FineDataLink提供了一套完整而灵活的解决方案可以帮助用户快速构建可靠的高时效/近实时数据仓库系统。在构建高时效/近实时数据仓库时帆软FDL有以下优势 1. 操作界面简洁清晰无代码配置字段自动映射无需专业的编程能力即可完成任务配置。 2. 提供统一的错误队列管理、预警机制、日志管理支持脏数据阈值设置和通知功能可通过短信、邮件、平台消息等进行消息提醒保证企业敏感数据的安全性。 3. 打破数据壁垒实现低成本业务系统的数据实时同步从多个业务数据库实时捕获源数据库的变化并毫秒内更新到目的数据库。 综上所述数仓建设是企业数据管理和决策支持的关键环节在实践中企业需要根据自身业务需求和数据规模选择合适的数仓建设方案和技术方案以提高企业数据资产的价值和利用效率。 FineDataLink——小到数据库对接、API对接、行列转换、参数设置大到任务调度、运维监控、实时数据同步、数据服务API分享另外它可以满足数据实时同步的场景应有尽有功能很强大。如果您需要进行实时数仓建设帆软FDL会是您的最优解。 免费试用、获取更多信息点击了解更多体验FDL功能 了解更多数据仓库与数据集成关干货内容请关注FineDataLink官网 往期推荐 代表性大数据技术Hadoop、Spark与Flink的框架演进-CSDN博客 【大数据】什么是数据架构-CSDN博客 什么是流批一体怎样理解流批一体_流批一体计算框架技术-CSDN博客
