分布计算系统框架,按照数据集的特点来说,主要分为data-flow和streaming两种。data-flow主要是以数据块为数据源来处理数据,代表有:MR、Spark等,我称作它们为大数据,而streaming主要是处理单位内得到的数据,这种方式,更注重于实时性,主要包括Strom、JStorm和Samza等,我称作它们为快数据。
在这篇文章中,我主要谈论streaming相关的框架。
第一个是Storm,一个实时计算系统,它假定数据源是动态的,可以向流水一样处理数据。
它的特点是:低延迟、高性能、分布式、可扩展和容错性。
架构如下图所示。
Storm的具体概念可以参照:http://blog.csdn.net/hljlzc2007/article/details/12976211,这里不做具体介绍。
Storm目前算是最最稳定的开源流式处理框架,但是个人认为它有两个问题。
1. Storm虽然支持多个语言编写spout和bolt端的代码,但是它的主要技术实现是clojure,这给玩大数据、开源的朋友带来了极大的不变,因为大家会的语言不是以java和C++等大众语言为主,这样的话,变得不可控了,难以深入了解、修改其细节。
2. Storm可以支持在Yarn(Hadoop 2.0)上,可以和其他开源框架共享Hadoop集群的资源,但是性能不佳,这个有待Storm改善
当然无论如何,Storm依然是目前开源流式处理框架的王者。
第二个我想说的是JStorm,这个是阿里做的,算是Storm的另一个实现,它用的语言是Java.
特点:
1. 客户端的API与Storm基本上是一致的,如果从Storm迁移过来,不需要修改bolt和spout的代码
2. Jstrom比Strom稳定,速度更快
3. 提供了一些新的特性
大家有兴趣可以去玩玩,项目地址https://github.com/alibaba/jstorm
第三个是Samza
Samza是由LinkedIn开源的一个技术,它是一个开源的分布式流处理系统,非常类似于Storm。不同的是它运行在Hadoop之上,并且使用了自己开发的Kafka分布式消息处理系统。
这是Linkin开发的一个小而美的项目,如何美呢?
1. 只有几千行代码,完成的功能就可以和Storm媲美,当然目前还有很多的不足
2. 和Kafka结合紧密,更方便的处理数据
3. 运行在Yarn上
之前我做过的一个项目,是Kafka + Storm + ElasticSearch,将来完全可以将Storm替换成Samza,这样的话,还可以利用Hadoop集群的资源,做一些存储、离线分析的功能。将实时处理和离线分析都运行在Hadoop上,不得不说Samza是一个伟大的项目,这样可以减少项目的增长复杂度,利于维护,还是那句话,小而美的东西,更受欢迎一些。
架构:
Samza主要包含三层,
1. 流处理层 --> Kafka
2. 执行层 --> YARN
3. 处理层 --> Samza API
Samza的流处理层和执行层都是可插拔式的,开发人员可以使用其他框架来替代,不局限于上述两种技术。
Samza提供了一个YARN ApplicationMaster,和YARN job,运行在集群之外,下图中不同颜色代表不同的主机。
Samza客户端告诉YARN的Resouce Manager,它想启动一个Samza job, YARN RM 告诉YARN Node manager,分配空间给YARN ApplicationMaster,NM指定完空间后,YARN container会运行Samza Task Runner。
Samza状态管理
流式处理数据对状态的管理是很难的,由于数据是流动的,本身没有状态,这样就需要靠历史数据来记录应用的场合,Samza提供了一个内部的key-value数据库,它是基于LevelDB,运行的JVM之外的,使用它来存储历史数据。这样的做的好处是:
1. 减少JVM的开销
2. 使用内部存储,极大提高的吞吐率
3. 减少并发操作
Samza处理流程.
下图是Samza官方给的一例子,根据Member ID分组,计算页面访问次数。入口消息分别来自Machine1、2,出口是Machine3,我们可以这样理解,消息分散在不同的消息系统中(Kafka),Samza从不同的Kafka中读取topic,在将topic进行处理后,发送到Machine3,这里不做过多分解,具体可以参照官方文档。
项目地址:https://github.com/apache/incubator-samza
官方文件:http://samza.incubator.apache.org/
以上给了我们无限遐想,Storm是否会保持领先地位,Samza能否取而代之呢,无论如何,作为开发者来说,几千行代码,我都迫不及待去要读一下了。