华为Streaming技术：实时流处理与架构解析

“华为大数据认证课程聚焦于Streaming分布式流计算引擎，涵盖了实时流处理技术，包括Streaming的基本概念、系统架构、关键特性和CQL语言。该认证旨在帮助学习者理解和掌握实时数据流处理的核心原理和应用。” 在华为的大数据认证课程中，Streaming是一个重要的组成部分，它是一种基于开源Storm的分布式、实时计算框架。学员通过学习，可以达到以下目标： 1. **实时流处理概念**：理解实时数据流处理的概念，即对持续不断的数据流进行即时分析和计算，以应对快速变化的业务需求。 2. **Streaming系统架构**：掌握Streaming的三层结构——Topology、Nimbus、Supervisor和Worker。Topology是运行的实时应用程序，Nimbus负责资源管理和任务调度，Supervisor接收Nimbus的任务并管理Worker进程，而Worker是Topology运行的实际执行单元，每个Worker是一个独立的JVM进程。 3. **关键特性**：Streaming具备实时响应（低延迟）、数据不存储（计算优先）、连续查询和事件驱动等特性。这些特性使得Streaming适合处理高并发、低延迟的实时数据处理场景。 4. **CQL基本概念**：学习StreamCQL，这是Streaming中的查询语言，用于定义和执行实时流数据的处理逻辑。 5. **应用场景**：Streaming被广泛应用于实时分析（如日志分析、交通流量监测）、实时统计（网站访问统计、排序）和实时推荐（广告定位、事件营销）等业务场景。 6. **在FusionInsight中的位置**：Streaming位于FusionInsight架构中，作为一个实时分布式计算框架，与其他组件如Hive、HDFS、HBase、Spark、PorterMiner、DataFarm等共同构建大数据生态系统。 7. **与SparkStreaming的比较**：相比SparkStreaming的微批处理，Streaming在响应时间上具有优势，通常为毫秒级，适合对响应时间有严格要求的场景，而SparkStreaming更适合对响应时间要求不那么高的秒级场景。 通过以上知识点的学习，学员能够深入理解华为大数据平台中Streaming的角色和功能，以及如何利用其特性解决实际业务问题，提升大数据实时处理能力。