批流融合系统-SparkV2/Beam

批流融合技术：SparkV2与Beam解析
最新推荐文章于 2023-12-19 16:42:46 发布
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#Spark #Streaming #Beam

本文介绍了批流融合系统的发展，重点讨论了SparkV2的Structured Streaming和Beam模型。SparkV2通过Structured Streaming将流计算转换为批处理的micro-batch模型，处理Event time和Late Data挑战。而Beam则强调统一的API，采用WWWH模型，适用于不同的批流处理系统。

介绍目前还在推进的批流融合系统-SparkV2/Beam

SparkV2

回顾

Feature

在第一代的Spark Streaming系统中，其主要特点为：

  • 以批处理核心，使用micro-batch模型将流计算转换为批处理
  • 流计算和批处理API可以互用
    • DStream（特殊的RDD)
    • RDD

Spark Streaming局限性

Spark streaming难以处理的需求

  • Event-time
  • Late Data
    • 流数据的三个特征
      • 乱序
      • 延迟
      • 无界
  • Session windows
    • 比较难处理，与batch框架相矛盾

Structured Streaming思路

  • 类似Flink，流向表转换
  • 流与表的操作统一到DataSet/DataFrameAPI
  • 底层引擎依然是批处理，继续使用micro-batch的模型
    • Continuous query模型还在开发中

处理模型

Unbounde

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