24、实时数据处理与元数据架构解析

实时数据处理与元数据架构解析

1. 实时数据处理云服务

在实时数据处理领域，各大云服务提供商都推出了相应的服务。

1.1 Google Cloud 实时数据处理服务

• Cloud Pub/Sub 客户端库 ：相较于 AWS，Cloud Pub/Sub 客户端库更简单，配置选项更少，且无需执行检查点操作。目前，它支持 C#、Go、Java、Node.js、PHP、Python 和 Ruby 等多种语言。
• Cloud Dataflow ：这是 Google Cloud 的实时数据处理服务，是一个完全托管的服务，使用开源的 Apache Beam API。其独特之处在于支持批量和实时处理，能统一云架构中的两层以使用相同的处理引擎。它支持 SQL、Java 和 Python，不过 SQL 仅支持 JSON 格式的消息，灵活性低于 Python 和 Java，但适用于临时分析或简单的 ETL 管道。

Cloud Dataflow 支持多种数据源和数据接收器，可从 Cloud Pub/Sub、Google Cloud Storage 上的文件等读取数据，也能将数据写入不同的 Cloud Pub/Sub 主题、Google BigQuery 或 GCS 上的文件。还可使用 Apache Beam API 实现自定义的数据源和接收器。此外，它具备对来自 Cloud Pub/Sub 的数据进行去重的内置功能，能自动处理 Cloud Pub/Sub 内部故障导致的数据重复，若消息有唯一 ID，也可处理数据生产者多次发送相同消息导致的重复，但该去重功能仅