1. 數(shù)據(jù)處理模型：流處理、批處理和微批處理

我們首先來認(rèn)識(shí)一些基本的數(shù)據(jù)處理模型。在大數(shù)據(jù)世界中，你會(huì)遇到流處理、批處理和微批處理這三種模型。

流處理是一種實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理方式，數(shù)據(jù)一生成就立即被處理，無需等待。其連續(xù)且高效的特性使得它適用于需要實(shí)時(shí)分析結(jié)果的場(chǎng)景，例如實(shí)時(shí)股票市場(chǎng)分析或網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控。流處理的代表有 Apache Flink 和 Apache Storm。

相比之下，批處理增加了一個(gè)數(shù)據(jù)積累階段，僅在數(shù)據(jù)達(dá)到一定量時(shí)才進(jìn)行處理。這種模式適用于不需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的場(chǎng)景，比如零售業(yè)的日銷售數(shù)據(jù)分析。Hadoop MapReduce 則在批處理領(lǐng)域卓有成效。

最后，微批處理作為一種折衷策略，介于流處理和批處理之間，定期處理小批量數(shù)據(jù)。Apache Spark 的 Spark Streaming 是微批處理的一個(gè)典型代表。

2. 流處理系統(tǒng)的框架對(duì)比：Flink vs Spark Streaming

了解了處理模型，接下來我們對(duì)比一下 Flink 和 Spark Streaming 這兩個(gè)常用的流處理框架。

首先，相比起 Spark Streaming 的微批處理模式，Flink 提供了真正的流處理模式，這意味著它能在更低的延遲內(nèi)處理大量流數(shù)據(jù)。

其次，Flink 利用事件時(shí)間處理數(shù)據(jù)，這讓我們能更精準(zhǔn)地處理帶有時(shí)間戳的事件數(shù)據(jù)，并在有數(shù)據(jù)亂序情況時(shí)也能保證結(jié)果的精準(zhǔn)度。

再次，F(xiàn)link 提供了先進(jìn)的狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制：概念化的保存點(diǎn) (Savepoints) 和狀態(tài)后端 (State Backends)，使得我們能在系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)恢復(fù)到之前的狀態(tài)，保證數(shù)據(jù)處理的一致性。

最后，F(xiàn)link 還擁有出色的流水線執(zhí)行模型，能夠在高度并行的情況下，提供高吞吐量的數(shù)據(jù)處理。

3. 流處理的本質(zhì)：并非一次處理一條數(shù)據(jù)

有一種誤解是將流處理誤認(rèn)為是每次只處理一條數(shù)據(jù)，這是不正確的。確切來說，流處理系統(tǒng)每次會(huì)處理一個(gè)數(shù)據(jù)塊（batch），并且在 Flink 中，task 與 task 之間甚至還有緩沖區(qū)（buffer）。這樣的設(shè)計(jì)保證了在實(shí)時(shí)處理的同時(shí)，大數(shù)據(jù)處理也能擁有高吞吐量，充分體現(xiàn)了 Flink 的流處理優(yōu)勢(shì)。

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