编写流应用的五大秘籍:监控与管理
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更新于2024-07-17
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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。
2023-09-09 上传
2024-09-05 上传
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