12、Apache Spark：批处理与实时数据处理的一站式解决方案

Apache Spark：批处理与实时数据处理的一站式解决方案

1. 数据处理需求与分布式计算

在当今的企业环境中，数据处理至关重要。企业需要对来自不同渠道（如 CRM、门户网站等）的各种数据进行分析和整合，以制定业务/营销策略、做出明智决策、进行预测和推荐等。关键在于能否高效、快速地挖掘数据中的隐藏模式。

分布式计算在实现企业这些关键目标中发挥了重要作用。它允许企业在相互连接的多个节点上处理大型数据集，这些节点可能分布在不同地理位置。所有节点相互协作，朝着共同目标努力。

其中，Apache Hadoop 是分布式计算的一个流行示例，它引入了在分布式模式下执行 map/reduce 程序的框架。最初，分布式系统主要用于批处理，服务级别协议（SLA）并不严格，作业可能需要数小时才能完成。然而，随着企业对实时或近实时数据处理需求的增加，SLA 变得严格（毫秒或秒级），像 Apache Storm 这样的系统应运而生，在一定程度上满足了企业的实时数据处理需求。

但企业很快意识到，不能使用两套不同的技术来处理相同的数据集，他们需要一个一站式解决方案，而 Apache Spark 就是答案。

2. 批处理数据处理

批处理数据处理是定义一系列作业，这些作业可以依次或并行执行，以实现共同目标。大多数情况下，这些作业是自动化的，无需人工干预。作业会收集输入数据并按批次进行处理，批次大小从几 GB 到 TB 甚至 PB 不等。这些作业在相互连接的节点集上执行，形成一个节点集群。

批处理的特点之一是具有宽松的 SLA。这并不意味着没有 SLA，而是批处理通常在非工作时间执行，此时在线用户或系统的工作量较小。例如，批处