大数据——数据流式处理「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

一、概念

大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。

流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。在数据连续到达的过程中，由于流携带了大量数据，只有小部分的流数据被保存在有限的内存中。流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。
批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。MapReduce是非常重要的批处理模型。MapReduce的核心思想是，数据首先被分为若干小数据块chunks，随后这些数据块被并行处理并以分布的方式产生中间结果，最后这些中间结果被合并产生最终结果。

二、主流组件

目前主流的流处理组件包括：Strom、Spark Streaming、KafKa、Flume、Flink、S3等，接下来将对上述组件做简要介绍。

Flume：一个可以收集例如日志、事件等数据资源，并将这些庞大数据从各项数据资源中集中存储的工具/服务。其设计的原理也是基于将数据流，如日志数据从各种网站服务器上汇集起来存储到HDFS，HBase等集中存储器中。其结构图如下：

大数据——数据流式处理「建议收藏」

Flume优势

1）Flume可以将源数据存储到任何集中存储器中，如：HDFS、HBase；

2）数据收集速度超过写入速度时，提供平衡机制；

3）提供上下文路由特征；

4）Flume管道基于事务，保证数据传送和接受的一致性；

5）Flume是可靠，高容错性的，提供定制。·

Flume结构

如图所示，数据发生器产生的数据被单个运行在数据发生器所在服务器上的agent所通过事件event的方式被收集，之后数据收容器从各个agent上汇聚数据存入HDFS或HBase。

Flume事件

事件是Flume内部数据传输的最基本单元，由一个转载数据的字节数组(该数据组是从数据源接入点传入，并传输给传输器，也就是HDFS/HBase)和一个可选头部构成。其结构如下图所示：

Flume Agent

Flume内部有一个或者多个Agent，每一个Agent就是一共独立的守护进程(JVM)，它从客户端或其他Agent接收数据，然后迅速将获取的数据传给下一个目的节点sink或者agent。其结构如下图所示，主要由source、channel、sink三部分组成。

Source：

从数据发生器接收数据，并将接收的数据以Flume的event格式传递给一个或者多个通道channal，Flume提供多种数据接收的方式,比如Avro，Thrift等；

Channel：

channal是一种短暂的存储容器，它将从source处接收到的event格式的数据缓存起来，直到它们被sinks消费掉，它在source和sink间起着一共桥梁的作用，channal是一个完整的事务,这一点保证了数据在收发的时候的一致性。并且它可以和任意数量的source和sink链接，支持的类型有： JDBC channel ，File System channel， Memort channel等；

Sink:

sink将数据存储到集中存储器比如Hbase、HDFS，它从channals消费数据(events)并将其传递给目标地，目标地可能是另一个sink，也可能HDFS，HBase。