Spark Streaming與Kafka Stream的原理是什么

這期內容當中小編將會給大家帶來有關Spark Streaming與Kafka Stream的原理是什么，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

下面介紹了兩大常用的流式處理框架，Spark Streaming和Kafka  Stream，并對他們各自的特點做了詳細說明，以幫助讀者在不同的場景下對框架進行選擇。以下是譯文。流式處理的需求每天都在增加，僅僅對大量的數據進行處理是不夠的。數據必須快速地得到處理，以便企業能夠實時地對不斷變化的業務環境做出反應。流式處理是持續而又并發地對數據進行實時處理。流式處理是處理數據流或傳感器數據的理想平臺，而“復雜事件處理”(CEP)則利用了逐個事件處理和聚合等技術。對于實時數據處理功能，我們有很多選擇可以來實現，比如Spark、Kafka  Stream、Flink、Storm等。在這個博客中，我將討論Apache Spark和Kafka Stream的區別。

Apache Spark

Apache  Spark是大規模數據處理的通用框架，支持多種不同的編程語言和概念，例如MapReduce、內存處理、流式處理、圖形處理和機器學習。它也可以用于Hadoop的頂層。數據可以從多種來源(例如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字)獲取，并且使用一些復雜的算法(高級功能，例如映射、歸約、連接和窗口等)對數據進行處理。

在框架內部，它的工作原理如下圖。 Spark  Streaming接收實時輸入數據流，并將數據分成多個批次，然后由Spark引擎對其進行處理，批量生成最終的結果流。

Spark Streaming提供了一個被稱為離散化數據流(discretized  stream，縮寫為DStream)的高級抽象，它代表了一個持續的數據流。DStream可以從諸如Kafka、Flume或Kinesis等來源的輸入數據流中創建，或者通過對其他DStream執行高級操作來創建。在框架內部，DStream可以看成是一系列的RDD(Resilient  Distributed Datasets，彈性分布式數據集)。

Kafka Stream

Kafka  Streams是一個用于處理和分析數據的客戶端庫。它先把存儲在Kafka中的數據進行處理和分析，然后將最終所得的數據結果回寫到Kafka或發送到外部系統去。它建立在一些非常重要的流式處理概念之上，例如適當區分事件時間和處理時間、窗口支持，以及應用程序狀態的簡單(高效)管理。同時，它也基于Kafka中的許多概念，例如通過劃分主題進行擴展。此外，由于這個原因，它作為一個輕量級的庫可以集成到應用程序中去。這個應用程序可以根據需要獨立運行、在應用程序服務器中運行、作為Docker容器，或通過資源管理器(如Mesos)進行操作。

Kafka Streams直接解決了流式處理中的很多困難問題：

• 毫秒級延遲的逐個事件處理。

• 有狀態的處理，包括分布式連接和聚合。

• 方便的DSL。

• 使用類似DataFlow的模型對無序數據進行窗口化。

• 具有快速故障切換的分布式處理和容錯能力。

• 無停機滾動部署。

Apache Spark可以與Kafka一起使用來傳輸數據，但是如果你正在為新應用程序部署一個Spark集群，這絕對是一個復雜的大問題。

為了克服這個復雜性，我們可以使用完整的流式處理框架，Kafka streams正是實現這個目的的***選擇。

我們的目標是簡化流式處理，使之成為異步服務的主流應用程序編程模型。這是我知道的***個庫，它充分利用了Kafka，而不僅僅把Kafka當做是一個信息中介。

Streams建立在KTables和KStreams的概念之上，這有助于他們提供事件時間處理。

給出一個與Kafka的核心抽象高度集成的處理模型，能夠減少流式架構中移動件的總數。

將狀態表與事件流完全整合起來，并在單個概念框架中提供這兩個東西，這使得Kafka  Streams完全成為一個嵌入式的庫，而不是流式處理集群(只是Kafka和你的應用程序)。當你向應用程序加入了一個新的實例，或者現有的實例發生崩潰的時候，它能夠自動均衡負載，并維護表的本地狀態，使得系統能夠從故障中恢復出來。

Kafka  Streams具備低延遲的特點，并且支持易于使用的事件時間。它是一個非常重要的庫，非常適合某些類型的任務。這也是為什么一些設計可以針對Kafka的工作原理進行深入地優化的原因。你不需要設置任何種類的Kafka  Streams集群，也沒有集群管理器。如果你需要實現一個簡單的Kafka的主題到主題的轉換、通過關鍵字對元素進行計數、將另一個主題的數據加載到流上，或者運行聚合或只執行實時處理，那么Kafka  Streams適合于你。

如果事件時間不相關，并且秒級的延遲可以接受，那么Spark是你的***選擇。它相當穩定，并且可以很容易地集成到幾乎任何類型的系統中去。此外，每個Hadoop發行版都包含它。而且，用于批處理應用程序的代碼也可以用于流式應用程序，因為API是相同的。

結論

我認為，Kafka Streams最適用于“Kafka > Kafka”場景，而Spark Streaming可用于“Kafka >  數據庫”或“Kafka > 數據科學模型“這樣的場景。

上述就是小編為大家分享的Spark Streaming與Kafka Stream的原理是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。