《流式基礎(chǔ)原理》課件

《流式基礎(chǔ)原理》課程簡介本課程旨在介紹流式處理的基本概念和技術(shù)，并探討其在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。課程學(xué)習(xí)目標(biāo)了解流式處理基本原理掌握流式處理的概念、特點(diǎn)和應(yīng)用場景，理解流式處理與傳統(tǒng)批處理的區(qū)別。掌握流式處理核心概念深入理解數(shù)據(jù)流、算子、窗口、狀態(tài)管理、事件時(shí)間和容錯(cuò)機(jī)制等關(guān)鍵概念。學(xué)習(xí)流行的流式處理框架重點(diǎn)學(xué)習(xí)ApacheFlink框架，掌握其體系結(jié)構(gòu)、編程模型和應(yīng)用實(shí)踐。什么是流式處理流式處理是一種對連續(xù)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和處理的技術(shù)。數(shù)據(jù)流可以來自各種來源，例如傳感器、社交媒體平臺、網(wǎng)絡(luò)日志等。流式處理的主要特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，即數(shù)據(jù)在到達(dá)后立即進(jìn)行處理，而不是等到數(shù)據(jù)收集完成后再進(jìn)行批處理。流式處理的發(fā)展歷程1早期階段20世紀(jì)70年代，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的早期形式出現(xiàn)。當(dāng)時(shí)的系統(tǒng)通常依賴于定制的硬件和軟件，用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。2面向流的編程范式20世紀(jì)90年代，面向流的編程范式開始興起。這種范式將數(shù)據(jù)視為連續(xù)的流，并允許程序員以流式方式處理數(shù)據(jù)。3云計(jì)算和開源框架21世紀(jì)初，云計(jì)算和開源框架的普及推動(dòng)了流式處理技術(shù)的發(fā)展。開源框架如ApacheStorm和ApacheFlink涌現(xiàn)，并提供了一套完整的工具和API，簡化了流式處理應(yīng)用程序的開發(fā)和部署。流式處理與批處理的區(qū)別實(shí)時(shí)性流式處理注重實(shí)時(shí)性，即數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)立即處理，而批處理通常需要收集一定數(shù)量的數(shù)據(jù)后再進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)量流式處理通常處理大量數(shù)據(jù)，但可能處理單個(gè)事件，而批處理處理大量數(shù)據(jù)，通常一次性處理所有數(shù)據(jù)。處理方式流式處理使用連續(xù)的處理方式，而批處理使用批量處理方式。流式處理的基本概念數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)流是指持續(xù)不斷的、實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列。數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)通常以事件的形式出現(xiàn)，例如用戶點(diǎn)擊、網(wǎng)站訪問、傳感器數(shù)據(jù)等。流式處理流式處理是一種對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的技術(shù)，它能夠?qū)?shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行決策和行動(dòng)。流式引擎流式引擎是流式處理系統(tǒng)的核心，它負(fù)責(zé)接收和處理數(shù)據(jù)流，并執(zhí)行各種流式計(jì)算任務(wù)，例如過濾、聚合、窗口等。數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)無界性數(shù)據(jù)流是無限的，持續(xù)不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)站的訪問日志或傳感器的數(shù)據(jù)。有序性數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)通常具有時(shí)間順序，例如，用戶點(diǎn)擊事件按時(shí)間排序。不可變性數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)一旦產(chǎn)生，就不能被修改，這與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同。速度快數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理，因此需要高性能的處理引擎。流式處理的應(yīng)用場景流式處理在各種領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，例如實(shí)時(shí)分析、欺詐檢測、個(gè)性化推薦、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和物聯(lián)網(wǎng)等。這些應(yīng)用都需要對大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析和處理，以做出更及時(shí)、更準(zhǔn)確的決策。流式處理的核心概念1無界數(shù)據(jù)流式處理針對的是無界數(shù)據(jù)，這意味著數(shù)據(jù)源是持續(xù)不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)的。2低延遲流式處理要求及時(shí)處理數(shù)據(jù)，以滿足實(shí)時(shí)分析和決策的需求。3容錯(cuò)性流式處理系統(tǒng)需要具備容錯(cuò)能力，以確保在出現(xiàn)故障時(shí)數(shù)據(jù)的完整性和一致性。4可擴(kuò)展性流式處理系統(tǒng)需要能夠擴(kuò)展以處理不斷增長的數(shù)據(jù)量和并發(fā)請求。流式處理系統(tǒng)的組成數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源是流式處理系統(tǒng)的入口，例如消息隊(duì)列、傳感器、數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)管道數(shù)據(jù)管道負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)教幚砟K。數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理模塊執(zhí)行流式處理操作，例如過濾、轉(zhuǎn)換、聚合等。數(shù)據(jù)接收器數(shù)據(jù)接收器負(fù)責(zé)接收處理后的數(shù)據(jù)并將其存儲或輸出到其他系統(tǒng)。流式數(shù)據(jù)模型無界數(shù)據(jù)流模型持續(xù)不斷地生成數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)流沒有明確的開始和結(jié)束時(shí)間。有界數(shù)據(jù)流模型數(shù)據(jù)流具有明確的開始和結(jié)束時(shí)間。數(shù)據(jù)流的大小是有限的，例如，每天生成的數(shù)據(jù)。流式算子流式算子概述流式算子是流式處理框架中的基本構(gòu)建塊，用于對流式數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和轉(zhuǎn)換。它們可以實(shí)現(xiàn)各種功能，例如過濾、映射、聚合、窗口等。算子類型流式算子通常分為基本算子和高級算子。基本算子是執(zhí)行簡單操作的算子，而高級算子可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的操作，例如機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測或復(fù)雜事件處理。算子組合多個(gè)流式算子可以組合在一起，以構(gòu)建復(fù)雜的流式數(shù)據(jù)處理管道，實(shí)現(xiàn)特定的業(yè)務(wù)邏輯。流式窗口窗口定義窗口將無限的數(shù)據(jù)流劃分為有限時(shí)間范圍內(nèi)的子集，方便進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。窗口類型常見的窗口類型包括時(shí)間窗口、滑動(dòng)窗口、會話窗口等，根據(jù)應(yīng)用場景選擇合適的窗口類型。窗口操作窗口操作允許對每個(gè)窗口內(nèi)的事件進(jìn)行匯總、聚合等操作，以得出有意義的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。流式數(shù)據(jù)處理管道數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)從各種來源進(jìn)入管道，例如傳感器、日志文件或API。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過濾、解析和轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)下游處理步驟。數(shù)據(jù)聚合將多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)組合在一起，例如計(jì)算總和、平均值或其他統(tǒng)計(jì)信息。數(shù)據(jù)輸出處理后的數(shù)據(jù)輸出到目標(biāo)位置，例如數(shù)據(jù)庫、文件或其他應(yīng)用程序。流式數(shù)據(jù)源11.消息隊(duì)列例如ApacheKafka，實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，保證消息可靠性。22.數(shù)據(jù)庫例如MySQL、PostgreSQL，通過增量讀取數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)更新。33.文件系統(tǒng)例如HDFS，讀取文件系統(tǒng)中更新后的數(shù)據(jù)。44.API調(diào)用實(shí)時(shí)接收外部API返回的數(shù)據(jù)。流式數(shù)據(jù)分區(qū)數(shù)據(jù)分區(qū)概述將流式數(shù)據(jù)分割成多個(gè)分區(qū)，以提高數(shù)據(jù)處理效率和系統(tǒng)容錯(cuò)能力。分區(qū)類型Hash分區(qū)Key分區(qū)隨機(jī)分區(qū)分區(qū)應(yīng)用分區(qū)允許在不同的處理節(jié)點(diǎn)上并行處理數(shù)據(jù)，提高吞吐量和性能。分區(qū)策略選擇合適的分區(qū)策略，以確保數(shù)據(jù)均勻分布并優(yōu)化系統(tǒng)性能。流式數(shù)據(jù)聚合11.匯總數(shù)據(jù)將流式數(shù)據(jù)根據(jù)特定條件進(jìn)行分組，計(jì)算每個(gè)組的統(tǒng)計(jì)信息，例如總和、平均值、最大值、最小值等。22.實(shí)時(shí)指標(biāo)聚合結(jié)果可以實(shí)時(shí)顯示，例如網(wǎng)站流量的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。33.異常檢測通過聚合數(shù)據(jù)，可以識別數(shù)據(jù)流中的異常模式，例如突然的流量峰值或數(shù)據(jù)質(zhì)量下降。44.趨勢分析對聚合結(jié)果進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的趨勢和模式，例如用戶行為的變化趨勢。狀態(tài)與狀態(tài)管理狀態(tài)的定義狀態(tài)是指流式計(jì)算過程中積累的信息。狀態(tài)通常存儲在內(nèi)存或磁盤中，可以包含中間結(jié)果、累計(jì)值、配置信息等。狀態(tài)管理狀態(tài)管理是指在流式計(jì)算過程中維護(hù)和更新狀態(tài)的過程。狀態(tài)在流式處理中的作用狀態(tài)可以幫助流式處理系統(tǒng)更好地處理數(shù)據(jù)、維護(hù)計(jì)算一致性、應(yīng)對故障。事件時(shí)間與處理時(shí)間事件時(shí)間事件時(shí)間是指事件實(shí)際發(fā)生的時(shí)間，通常由事件本身攜帶。處理時(shí)間處理時(shí)間是指事件被流式處理系統(tǒng)處理的時(shí)間，由系統(tǒng)決定。時(shí)間偏差事件時(shí)間和處理時(shí)間之間可能存在時(shí)間偏差，這會影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果。時(shí)間窗口時(shí)間窗口通常基于事件時(shí)間定義，以便對事件進(jìn)行分組和聚合。流式處理容錯(cuò)機(jī)制容錯(cuò)機(jī)制概述流式處理系統(tǒng)經(jīng)常處理大量數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)通常來自不同的數(shù)據(jù)源。為了確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，流式處理系統(tǒng)需要具有容錯(cuò)機(jī)制。容錯(cuò)機(jī)制類型常見的容錯(cuò)機(jī)制包括：Exactly-Once語義、At-Least-Once語義和At-Most-Once語義。Exactly-Once語義數(shù)據(jù)處理保證Exactly-Once語義保證每個(gè)數(shù)據(jù)事件在流式處理過程中僅被處理一次。處理結(jié)果一致性確保最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，防止重復(fù)處理帶來的錯(cuò)誤或數(shù)據(jù)冗余。挑戰(zhàn)與實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)Exactly-Once語義需要克服容錯(cuò)機(jī)制的復(fù)雜性，例如狀態(tài)管理和數(shù)據(jù)恢復(fù)。At-Least-Once語義概念A(yù)t-Least-Once語義確保每個(gè)事件至少被處理一次，即使出現(xiàn)故障或異常情況。特點(diǎn)可能導(dǎo)致重復(fù)處理，但不會丟失數(shù)據(jù)。適用于對數(shù)據(jù)丟失容忍度較低的場景。流式處理框架介紹流式處理框架是實(shí)現(xiàn)流式數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵組件，提供了處理流式數(shù)據(jù)的工具和API。框架負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)流的攝入、處理、輸出，并提供容錯(cuò)機(jī)制和狀態(tài)管理等功能。ApacheFlink概述ApacheFlink是一個(gè)開源的分布式流處理和批處理引擎，其擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠?qū)崟r(shí)處理海量數(shù)據(jù)，并提供高性能、低延遲和容錯(cuò)性。Flink的應(yīng)用場景非常廣泛，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)、實(shí)時(shí)風(fēng)控、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)倉庫和機(jī)器學(xué)習(xí)等。Flink的體系結(jié)構(gòu)作業(yè)管理器負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)整個(gè)Flink集群。任務(wù)管理器負(fù)責(zé)執(zhí)行實(shí)際的計(jì)算任務(wù)。數(shù)據(jù)流表示數(shù)據(jù)在Flink集群中的流動(dòng)方向。Flink的執(zhí)行引擎11.任務(wù)調(diào)度Flink的任務(wù)調(diào)度器負(fù)責(zé)將應(yīng)用程序的任務(wù)分配到集群中的節(jié)點(diǎn)上。22.數(shù)據(jù)流管理Flink的執(zhí)行引擎管理著應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)流，并確保數(shù)據(jù)流的正確性和效率。33.狀態(tài)管理Flink的執(zhí)行引擎負(fù)責(zé)管理應(yīng)用程序的狀態(tài)，并確保狀態(tài)的一致性和可靠性。44.容錯(cuò)處理Flink的執(zhí)行引擎內(nèi)置了容錯(cuò)機(jī)制，可以確保應(yīng)用程序在發(fā)生故障時(shí)能夠正常運(yùn)行。Flink的編程模型數(shù)據(jù)流編程使用流式數(shù)據(jù)流作為基礎(chǔ)，允許用戶定義數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)換和操作。函數(shù)式編程使用函數(shù)來描述數(shù)據(jù)處理邏輯，提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。事件驅(qū)動(dòng)編程基于事件觸發(fā)的方式，對數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性。Flink的部署模式1獨(dú)立模式獨(dú)立模式允許Flink獨(dú)立運(yùn)行，不需要任何外部依賴。2集群模式集群模式是Flink的典型部署方式，它將Flink運(yùn)行在YARN或Kubernetes等資源管理系統(tǒng)之上。3云原生部署云原生部署將Flink與云平臺無縫集成，例如AWS、Azure和GCP。4容器化部署容器化部署使用Docker或Kubernetes容器來封裝Flink應(yīng)用程序，使其易于部署和管理。Flink的生態(tài)系統(tǒng)連接器Flink提供各種連接器，連接各種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)接收器，包括數(shù)據(jù)庫、消息隊(duì)列、文件系統(tǒng)等。庫Flink提供了多種庫，用于處理各種類型的數(shù)據(jù)，例如，機(jī)器學(xué)習(xí)庫、圖形處理庫、時(shí)間序列庫等。工具Flink提供了多種工具，用于監(jiān)