Elastic Streaming与Spark Streaming：动态扩缩容与资源分配

"ElasticStreamingSparkStreamingDynamicProvisioningDynamicAllocation.pdf" 这篇文档主要探讨了在2017年SPARK SUMMIT上由Neelesh Shastry（架构师）和Shaun Klopfenstein（CTO）提出的"Elastic Streaming Spark Streaming Dynamic Provisioning Dynamic Allocation"的主题演讲。演讲者详细阐述了商业需求、市场对实时活动处理的需求，以及如何通过Spark Streaming、动态分配（Dynamic Allocation）和弹性流处理（Elastic Streaming）来满足这些需求。以下是对这些关键概念的详细解释： 1. **Elastic Streaming**：弹性流处理是一种能够根据工作负载自动扩展或收缩计算资源的技术。在处理大规模数据流时，它允许系统在需要时动态增加资源，而在空闲时减少资源，从而提高成本效率和性能。 2. **Spark Streaming**：Apache Spark的一个组件，它提供了一种用于处理实时数据流的抽象。Spark Streaming支持微批处理，将数据流拆分成小批量处理，这使得它能够实现近实时的处理速度，并且与Spark的其他组件（如SQL、MLlib和GraphX）无缝集成。 3. **Dynamic Provisioning**：这是云计算中的一个关键特性，允许服务提供商根据用户需求自动调整计算资源。在Spark中，动态分配是指在运行时自动分配或释放Executor以优化集群资源使用，确保任务得到及时处理，同时避免资源浪费。 4. **Dynamic Allocation**：Spark的动态分配策略允许Spark应用在运行时根据工作负载自动调整Executor的数量。当任务繁忙时，Spark会添加Executor；而当任务减少时，Executor会被回收，以节省资源。这种机制对于处理不定量或周期性变化的数据流非常有效。 5. **商业需求**：文档提到了几个关键的商业需求，包括接近实时的活动处理、每天处理数十亿个客户活动、在扩大规模的同时提高运营效率，以及确保全球企业级的安全和治理。 6. **SaaS需求**：对于软件即服务（SaaS）的应用，需要能够灵活地添加和移除客户，公平地分配资源给每个客户，保证某些应用程序的严格顺序事件处理，并在出现错误时暂时暂停客户的服务。 7. **使用案例**：文档列举了一些使用Spark Streaming的场景，例如： - 对用户活动做出反应，比如当有人访问网页时发送电子邮件。 - 根据用户填写表单的行为更新评分。 - 数据复制，例如构建近实时的Solr索引。 - 更新内部的潜在客户缓存Data XChange。 - 同步到/从CRM系统。 - 分析活动并逐步更新电子邮件报告。 - 丰富活动数据并馈送到Druid等分析平台。 该文档展示了如何利用Spark Streaming、动态分配和弹性流处理等技术来解决大规模实时数据处理中的挑战，满足SaaS业务和企业级安全的需求，同时优化资源利用率。