《流式的原理及應(yīng)用》課件

流式的原理及應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)流式計(jì)算的概念理解流式計(jì)算的定義、特點(diǎn)以及與傳統(tǒng)批處理的區(qū)別。流式處理架構(gòu)掌握流式處理系統(tǒng)常見的組件和架構(gòu)，例如Kafka、SparkStreaming、Flink等。流式應(yīng)用的場(chǎng)景探索流式計(jì)算在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景，例如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)推薦等。什么是流式計(jì)算流式計(jì)算是一種實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的計(jì)算模式，它以持續(xù)不斷的流數(shù)據(jù)作為輸入，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)的分析和處理，以提供實(shí)時(shí)的洞察和決策支持。流式數(shù)據(jù)通常來(lái)自各種來(lái)源，例如傳感器、日志文件、社交媒體平臺(tái)、金融交易系統(tǒng)等。流式運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)實(shí)時(shí)性流式計(jì)算可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，并及時(shí)生成結(jié)果，幫助用戶快速做出決策。低延遲流式計(jì)算可以將數(shù)據(jù)處理的延遲降至最低，從而提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度?？蓴U(kuò)展性流式計(jì)算可以輕松地?cái)U(kuò)展到處理大量數(shù)據(jù)，以滿足不斷增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求。容錯(cuò)性流式計(jì)算系統(tǒng)通常具有高可用性和容錯(cuò)性，可以確保數(shù)據(jù)處理的連續(xù)性。流式處理與批處理的區(qū)別1實(shí)時(shí)性流式處理實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，批處理需要延遲處理。2數(shù)據(jù)量流式處理適合處理高數(shù)據(jù)量，批處理適合處理小數(shù)據(jù)量。3處理方式流式處理逐條處理數(shù)據(jù)，批處理批量處理數(shù)據(jù)。流式架構(gòu)的關(guān)鍵組件消息隊(duì)列Kafka用于接收、存儲(chǔ)和傳遞實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流.流式計(jì)算引擎SparkStreaming用于實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)流.數(shù)據(jù)可視化可視化工具用于展示分析結(jié)果和監(jiān)控系統(tǒng)性能.Kafka簡(jiǎn)介ApacheKafka是一種分布式流式數(shù)據(jù)平臺(tái)，它提供高吞吐量、低延遲的消息傳遞服務(wù)。Kafka主要用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道和應(yīng)用程序，處理大量的數(shù)據(jù)流。Kafka具有以下特點(diǎn)：高吞吐量：能夠處理每秒數(shù)百萬(wàn)條消息。低延遲：消息的延遲非常低，通常在毫秒級(jí)別。持久性：消息會(huì)持久化存儲(chǔ)，即使Kafka集群出現(xiàn)故障也能保證數(shù)據(jù)的可靠性?？蓴U(kuò)展性：可以通過(guò)添加更多節(jié)點(diǎn)來(lái)輕松地?cái)U(kuò)展Kafka集群。Kafka核心概念生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)發(fā)送到Kafka主題消費(fèi)者從Kafka主題讀取數(shù)據(jù)主題邏輯上組織消息的分類分區(qū)主題的物理存儲(chǔ)單元Kafka應(yīng)用場(chǎng)景日志收集Kafka可用于收集來(lái)自不同來(lái)源的日志數(shù)據(jù)，例如應(yīng)用程序日志、服務(wù)器日志和網(wǎng)絡(luò)日志。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理Kafka可用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理管道，以處理來(lái)自各種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)。消息傳遞Kafka可用作消息隊(duì)列，為應(yīng)用程序提供可靠的消息傳遞服務(wù)。事件流Kafka可用于處理事件流，例如用戶活動(dòng)、交易和傳感器數(shù)據(jù)。Kafka集群部署1ZooKeeper集群管理Kafka集群元數(shù)據(jù)2Broker節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)消息存儲(chǔ)和傳遞3生產(chǎn)者和消費(fèi)者負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)Kafka集群監(jiān)控監(jiān)控指標(biāo)說(shuō)明消息吞吐量每秒處理的消息數(shù)量，反映集群性能延遲消息從生產(chǎn)到消費(fèi)的延時(shí)，反映消息處理速度消費(fèi)者數(shù)量連接到集群的消費(fèi)者數(shù)量，反映集群負(fù)載分區(qū)分配分區(qū)在不同Broker上的分配情況，反映集群均衡性磁盤使用率磁盤空間使用情況，反映存儲(chǔ)容量Kafka性能優(yōu)化分區(qū)策略合理設(shè)置分區(qū)數(shù)，平衡吞吐量和延遲。副本配置根據(jù)數(shù)據(jù)可靠性和可用性要求，調(diào)整副本數(shù)量。消息壓縮壓縮消息以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸量和磁盤存儲(chǔ)空間。批量處理將多個(gè)消息打包成一個(gè)批次發(fā)送，提高效率。SparkStreaming簡(jiǎn)介SparkStreaming是Spark的一個(gè)擴(kuò)展，用于實(shí)時(shí)處理流式數(shù)據(jù)。它將流式數(shù)據(jù)處理問(wèn)題轉(zhuǎn)化為微批處理，并利用Spark的強(qiáng)大計(jì)算能力進(jìn)行高速數(shù)據(jù)處理。SparkStreaming提供了基于DStream的編程模型，DStream是連續(xù)數(shù)據(jù)流的抽象表示，它可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種操作，例如轉(zhuǎn)換、過(guò)濾、聚合等。SparkStreaming編程模型1微批處理將流式數(shù)據(jù)分成小批次進(jìn)行處理，類似于批處理模式，但時(shí)間窗口更短。2DStream抽象將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流表示為離散的RDD序列，每個(gè)RDD代表一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的微批次數(shù)據(jù)。3操作算子提供各種操作算子，如轉(zhuǎn)換、聚合、窗口操作等，用于對(duì)DStream進(jìn)行處理。SparkStreaming應(yīng)用場(chǎng)景網(wǎng)站分析實(shí)時(shí)分析網(wǎng)站流量，例如用戶行為、頁(yè)面訪問(wèn)量、轉(zhuǎn)化率等。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理處理來(lái)自各種傳感器和設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，例如溫度、濕度、壓力等。金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)分析股票價(jià)格、交易量、新聞等，為投資決策提供支持。Flink簡(jiǎn)介ApacheFlink是一個(gè)開源的流式處理框架，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理和分析。它提供了一個(gè)高性能、低延遲的流處理引擎，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)接收器，并提供豐富的API和庫(kù)，使開發(fā)人員能夠輕松地構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流應(yīng)用程序。Flink核心概念流式處理引擎Flink是一個(gè)開源的流式處理引擎，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理。微批處理Flink使用微批處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)流分成小批次進(jìn)行處理，并在每個(gè)批次完成后立即輸出結(jié)果。事件時(shí)間Flink支持事件時(shí)間概念，允許基于數(shù)據(jù)實(shí)際發(fā)生的時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，而不是系統(tǒng)接收時(shí)間。狀態(tài)管理Flink提供了強(qiáng)大的狀態(tài)管理機(jī)制，允許應(yīng)用程序在不同批次之間保存和訪問(wèn)狀態(tài)信息。Flink編程模型1數(shù)據(jù)流Flink以數(shù)據(jù)流的形式進(jìn)行處理，數(shù)據(jù)流可以是無(wú)界的（例如，從Kafka獲取數(shù)據(jù)）也可以是有界的（例如，從文件系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)）。2算子Flink提供了各種算子來(lái)處理數(shù)據(jù)流，例如map、filter、reduce、join等。3窗口Flink支持各種窗口，例如時(shí)間窗口、滑動(dòng)窗口、會(huì)話窗口，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合或其他操作。4狀態(tài)管理Flink提供了狀態(tài)管理機(jī)制，用于存儲(chǔ)和管理算子的狀態(tài)，例如計(jì)數(shù)器、聚合結(jié)果等。Flink應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析例如，監(jiān)控網(wǎng)站流量、分析用戶行為、識(shí)別欺詐交易等。流式ETL將數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)遷移到另一個(gè)系統(tǒng)，例如將日志數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，例如推薦系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)等。Flink與SparkStreaming對(duì)比Flink低延遲，高吞吐量狀態(tài)管理和容錯(cuò)能力支持復(fù)雜事件處理SparkStreaming微批處理易于學(xué)習(xí)和使用與Spark生態(tài)系統(tǒng)集成Druid簡(jiǎn)介Druid是一個(gè)高性能的開源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，專為快速分析大量數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。它結(jié)合了OLAP和OLTP的特點(diǎn)，能夠提供快速查詢和實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)的能力。Druid采用分層存儲(chǔ)架構(gòu)，支持多種數(shù)據(jù)源，并提供豐富的查詢功能，例如時(shí)間序列分析、地理空間分析和聚合查詢等。Druid架構(gòu)與特點(diǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)快速查詢可擴(kuò)展性Druid應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基于流式技術(shù)的應(yīng)用案例實(shí)時(shí)欺詐檢測(cè)金融交易系統(tǒng)使用流式處理來(lái)識(shí)別可疑交易，并采取及時(shí)措施防止欺詐。實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)電商平臺(tái)利用流式處理分析用戶行為數(shù)據(jù)，為用戶提供個(gè)性化的商品推薦。實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通過(guò)流式處理收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)控和報(bào)警。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析流式處理技術(shù)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的工具，可以幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據(jù)，并做出更明智的決策。流式應(yīng)用的挑戰(zhàn)與解決方案數(shù)據(jù)規(guī)模與復(fù)雜性流式數(shù)據(jù)量巨大，處理速度快，需要高性能的硬件和軟件系統(tǒng)來(lái)支撐。延遲容忍實(shí)時(shí)應(yīng)用對(duì)延遲要求非常高，需要設(shè)計(jì)高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)滿足需求。數(shù)據(jù)一致性流式數(shù)據(jù)不斷更新，需要保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性，防止數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。未來(lái)流式計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)邊緣計(jì)算流式計(jì)算將更廣泛地應(yīng)用于邊緣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和決策。人工智能流式計(jì)算與人工智能的結(jié)合，將推動(dòng)更智能的實(shí)時(shí)應(yīng)用程序的開發(fā)。云原