29、流处理架构与技术解析

流处理架构与技术解析

在大数据处理领域，流处理和批处理是两种重要的处理方式，不同的工具和技术在其中发挥着各自独特的作用。下面将详细介绍Kafka流处理相关特性以及其他常见的批处理和流处理平台。

Kafka流处理特性

Kafka在流处理中具有诸多重要特性，下面从消息时间戳、聚合、窗口与状态管理、处理保证与乱序处理等方面进行介绍。

• 消息时间戳 ：Kafka会自动将时间戳嵌入消息中，这些时间戳可以代表事件时间或摄入时间。相应的Kafka配置设置可以在代理级别或每个主题上指定。
• 聚合 ：聚合操作可以将一个输入流或表中的多个记录组合成一个输出，创建一个新的表。例如计算总和。
• 窗口与状态管理 ：Kafka Streams提供窗口功能，允许对具有相同键的记录进行分组，以进行有状态的操作，如聚合或连接。窗口可以指定保留期，并按记录键进行跟踪。Kafka流的状态管理支持输入流之间的连接、记录的分组和聚合。
• 处理保证与乱序处理 ：流处理应用程序通常使用lambda架构，实现实时和批处理的并行。较新的Kafka版本允许生产者以事务和幂等的方式将消息发送到不同的主题分区，从而实现端到端的精确一次处理语义，无需添加批处理层。对于无状态操作，乱序数据不会影响处理逻辑；而对于有状态操作，如聚合和连接，需要考虑更长的等待时间来处理乱序数据，这会在延迟、成本和正确性之间进行权衡。但有些乱序数据无法通过增加延迟和成本来处理，例如流 - 流连接中，左连接和外连接可能会包含不必要的空记