编写流应用的五大秘籍：监控与管理

"Whatnoonetellsyouaboutwritingastreamingapp.pdf" 在SPARK SUMMIT 2017上，Mark Grover（Cloudera的软件工程师）和Ted Malaska（Blizzard的集团技术架构师）共同探讨了构建流处理应用时鲜为人知的五个关键点，特别关注了监控与管理工作流、防止数据丢失以及是否真正需要流处理等话题。这个演讲旨在为开发流应用的工程师提供深入的见解和实用建议。 一、监控和管理作业 在传统的批处理系统中，如Hadoop，通常使用Cron、Oozie、Azkaban或Luigi进行作业调度和编排。这些工具提供了验证逻辑，例如检查输入目录是否为空，以及在作业结束时聚合日志。此外，还有一种"自动"编排机制，即微批次处理，它涉及长期运行的驱动程序进程。然而，在流处理系统中，如Spark，监控和管理变得更加复杂，因为YARN并不在作业完成前聚合日志，而Spark的检查点可能无法在应用程序或Spark升级后存活，需要在升级期间清理检查点目录。 二、防止数据丢失 防止数据丢失是流处理应用设计中的重要考虑因素。由于数据通常是连续流并且实时处理，确保数据的完整性和一致性至关重要。存储系统，如HBase、Cassandra、Solr和Kafka，可以用于持续流的存储，但它们需要与流处理引擎（如Spark）紧密集成，以确保数据在处理过程中不会丢失。这可能涉及到冗余备份、确认机制和故障恢复策略。 三、是否真的需要流处理 在某些情况下，人们可能会质疑是否真的需要采用流处理，而不是传统的批处理。批处理适用于离线分析和历史数据处理，而流处理则适用于实时事件处理和快速响应。选择流处理还是批处理取决于业务需求，例如实时性要求、数据量和延迟容忍度。流处理能够提供更低的延迟和更实时的洞察，但在实现和运维上可能会带来更大的挑战。 四、流处理的挑战 流处理系统需要处理持续不断的数据流，这带来了独特的挑战，如资源管理和时间窗口处理。例如，Spark的检查点机制需要谨慎管理，以防止因升级或故障导致的数据丢失。同时，必须确保系统具有足够的弹性来应对流量高峰和故障情况。 五、最佳实践和工具 为了成功地编写和部署流应用，开发者需要了解并掌握一系列最佳实践和工具。这包括但不限于选择合适的流处理框架（如Apache Flink或Apache Kafka Streams），使用可靠的持久化存储，实施有效的容错机制，以及选择合适的监控工具（如Prometheus或Grafana）以实时跟踪系统的性能和健康状况。 构建流处理应用是一个涉及多个层面的复杂任务，涵盖了从作业管理和监控到数据安全和系统弹性。通过深入了解这些关键点，开发者可以更好地应对挑战，构建出高效、可靠的流处理解决方案。