FlinkForwardChina2018重塑流处理存储架构

FlinkForwardChina2018为流处理世界重新设计的存储 在这个文件中，我们可以看到关于FlinkForwardChina2018的会议内容，它主要关注于流处理和存储的设计。下面我们将对这个文件中的知识点进行总结。 Market Drivers 在流处理世界中，有两个主要的市场驱动力： Unified Batch and Stream Processing（统一批处理和流处理）和Querying the Past and the Future（查询过去和未来）。这两个驱动力来自于实时应用程序的出现和数据增长的需求。 The Quest for Unified Batch and Stream Processing 在流处理世界中，人们需要统一批处理和流处理，以便更好地处理数据。这需要一个统一的存储栈，可以同时处理批处理和流处理。Pravega是一个这样的存储系统，它可以提供高性能、可扩展性和高可用性。 Querying the Past and the Future 在流处理世界中，人们需要查询过去和未来的数据，以便更好地理解数据的变化。Pravega提供了查询过去和未来的功能，可以实时地查询数据。 Today’s “Accidental Architecture” 在流处理世界中，当前的存储架构是“Accidental Architecture”，即随着需求的增加，存储架构也在不断变化。这使得存储架构变得复杂和难以维护。 Building a Unified Batch and Stream Stack 为了解决当前的存储架构问题，人们需要建立一个统一的批处理和流处理栈。Pravega是一个这样的存储系统，可以提供统一的批处理和流处理功能。 The Stack Pravega的架构栈由多个部分组成，包括Segments、Streams和Beyond the Fundamentals。Segments是Pravega的基本存储单元，Streams是Pravega的流处理单元，Beyond the Fundamentals是Pravega的高级功能。 Pravega Architecture Goals Pravega的架构目标是提供高性能、可扩展性和高可用性。它需要能够处理大量的数据，提供实时的查询功能，和高效的数据处理能力。 Pravega Fundamentals Pravega的基本原理是基于Segments和Streams。Segments是Pravega的基本存储单元，Streams是Pravega的流处理单元。 Segments Segments是Pravega的基本存储单元，每个Segment可以存储大量的数据。Segments可以被分割成多个小块，以便提高数据处理速度。 Streams Streams是Pravega的流处理单元，每个Stream可以处理大量的流数据。Streams可以实时地处理数据，提供高效的数据处理能力。 Beyond the Fundamentals Beyond the Fundamentals是Pravega的高级功能，包括Stream Elasticity、Daily Cycles和Pravega Auto Scaling。Stream Elasticity可以动态地调整流处理的速度，Daily Cycles可以自动地处理流数据，Pravega Auto Scaling可以自动地调整存储容量。 Stream Elasticity Stream Elasticity是Pravega的流处理弹性功能，可以动态地调整流处理的速度，以便更好地处理流数据。 Daily Cycles Daily Cycles是Pravega的自动处理流数据功能，可以自动地处理流数据，提供高效的数据处理能力。 Pravega Auto Scaling Pravega Auto Scaling是Pravega的自动调整存储容量功能，可以根据需求自动地调整存储容量，以便提供高效的数据处理能力。 Exactly Once – Ack on write Exactly Once – Ack on write是Pravega的确保数据一致性的功能，可以确保数据的一致性和可靠性。 Exactly Once – Transactions Exactly Once – Transactions是Pravega的事务处理功能，可以提供高效的数据处理能力和数据的一致性。 Pravega with Flink Pravega with Flink是Pravega和Flink的集成，可以提供高效的流处理和批处理功能。 The Complete Pipeline The Complete Pipeline是Pravega和Flink的完整管道，可以提供高效的流处理和批处理功能。 Outlook: Autoscaling with Flink Outlook: Autoscaling with Flink是Pravega和Flink的自动调整存储容量功能，可以根据需求自动地调整存储容量，以便提供高效的数据处理能力。 Connecting Flink and Pravega Connecting Flink and Pravega是Pravega和Flink的集成，可以提供高效的流处理和批处理功能。 FlinkPravegaReader FlinkPravegaReader是Pravega和Flink的读取器，可以提供高效的流处理和批处理功能。 Details on the Transactional Flink Pravega Writer Details on the Transactional Flink Pravega Writer是Pravega和Flink的写入器，可以提供高效的流处理和批处理功能。 Transactional Writes Transactional Writes是Pravega和Flink的事务写入功能，可以提供高效的数据处理能力和数据的一致性。 The FlinkPravegaWriter The FlinkPravegaWriter是Pravega和Flink的写入器，可以提供高效的流处理和批处理功能。 Exactly-Once Writes Exactly-Once Writes是Pravega和Flink的确保数据一致性的功能，可以确保数据的一致性和可靠性。 Fails after local snapshot Fails after local snapshot是Pravega和Flink的故障恢复功能，可以在故障后恢复数据。 Transaction fails before commit… Transaction fails before commit…是Pravega和Flink的事务失败功能，可以在事务失败后恢复数据。 … commit on recovery … commit on recovery是Pravega和Flink的恢复提交功能，可以在恢复后提交数据。 A Unified Data Pipeline A Unified Data Pipeline是Pravega和Flink的统一数据管道，可以提供高效的流处理和批处理功能。