8、分布式流处理架构与关键特性解析

分布式流处理架构与关键特性解析

1. 分布式流处理架构概述

在当今数据时代，处理大量高速数据变得至关重要。例如，一些城市通过分布式流处理架构解决了诸多交通问题；实时欺诈分析在信用卡交易中也发挥着关键作用，自采用实时欺诈分析以来，美国信用卡欺诈损失占信用卡销售额的比例下降了 70%。

随着数据的速度和规模不断增长，在单台计算机上运行分析层往往变得不可行。以燃气轮机性能分析为例，一台涡轮发动机每小时可产生约 1TB 的数据，显然单台计算机无法满足需求。因此，我们需要关注构建分布式分析层的工具和技术。

目前，市场上有许多用于流处理的技术，其中最流行的开源产品包括 Apache 的 Spark Streaming、Storm、Flink 和 Samza。这些系统虽然各有特点，但都有一些共同的组成部分：
- 一个接收流式应用程序的组件，类似于 Hadoop Map Reduce 的工作方式，应用程序被发送到集群中的节点执行。
- 集群中的独立节点执行流式算法。
- 数据源作为流式算法的输入。

基于这些核心思想，我们可以归纳出一个通用的流式分析架构，主要包含以下几个部分：
- 应用驱动程序 ：在某些流式系统中，它是定义流式编程并与流管理器通信的客户端代码。例如，在 Spark Streaming 中，客户端代码分为驱动程序和流式算法或作业两部分。驱动程序将作业提交给流管理器，可能在最后收集结果，并控制作业的生命周期。
- 流管理器 ：负责将流式作业发送到流处理器，在某些情况下，还会控制或请求流处理器所需的资源。
- 流处