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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:
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。
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。
优点:
缺点:
优点:
缺点:
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。
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。
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。
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。
本次测试使用的环境如下:
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:
可以看出,在相同的数据量下,Stream的处理效率比Batch高很多。
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。
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