实时数据处理：Lambda、Kappa和Beam的差别

开发工具

2023-06-17 23:25:26

数据架构：掌控信息洪流的利器

随着数据泛滥，企业正面临着处理、存储和分析海量信息以获取宝贵见解的巨大挑战。数据架构应运而生，为开发人员提供了一个结构化的框架来应对这些难题，让他们构建可扩展、高效且可靠的数据驱动应用程序。

软件开发人员为何需要数据架构？

实时数据处理： 现代应用程序要求能够处理源源不断的实时数据流。例如，电子商务平台需要实时处理销售数据以提供个性化购物体验。
数据分析： 数据架构使开发人员能够挖掘海量数据，发现隐藏的趋势和模式。这对于改进运营和做出明智的决策至关重要。
数据存储： 数据架构提供了一个安全且易于访问的存储和管理数据的方法。
数据集成： 数据架构使开发人员能够将来自不同来源的数据无缝整合到单一视图中，从而全面了解数据并做出更明智的决策。

流行的数据处理框架

市场上涌现了众多数据处理框架，每种框架都有其独特的优势和劣势。让我们来深入了解三个最流行的框架：

1. Lambda 架构

Lambda 架构是一种混合处理架构，将批处理和流处理相结合。批处理处理历史数据，而流处理处理实时数据。Lambda 架构以其可扩展性、可靠性和容错性而著称。然而，它也因其复杂性和成本而闻名。

// Lambda 架构代码示例

import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.Read;
import org.apache.beam.sdk.io.Write;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;

public class LambdaPipeline {
  public static void main(String[] args) {
    DataflowPipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(DataflowPipelineOptions.class);
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    PCollection<String> lines = pipeline.apply(Read.from("gs://my-bucket/input.txt"));
    PCollection<String> words = lines.apply(ParDo.of(new ExtractWordsFn()));
    words.apply(Write.to("gs://my-bucket/output.txt"));

    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}

2. Kappa 架构

Kappa 架构是一种仅流处理架构，使用流处理来处理历史数据和实时数据。它以其简单性和成本效益而闻名。然而，其可扩展性、可靠性和容错性不如 Lambda 架构。

// Kappa 架构代码示例

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class KappaPipeline {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    DataStream<String> lines = env.readTextFile("hdfs://my-cluster/input.txt");
    DataStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
      @Override
      public void flatMap(String line, Collector<String> out) {
        for (String word : line.split(" ")) {
          out.collect(word);
        }
      }
    });

    words.print();

    env.execute();
  }
}

3. Beam 架构

Beam 架构是一种统一批处理和流处理架构，使用相同的代码处理历史数据和实时数据。它以其统一性、可扩展性、可靠性和容错性而著称。然而，它比 Lambda 和 Kappa 架构更复杂且成本更高。

// Beam 架构代码示例

import org.apache.beam.runners.dataflow.options.DataflowPipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.Read;
import org.apache.beam.sdk.io.Write;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.FixedWindows;
import org.apache.beam.sdk.transforms.windowing.Window;
import org.joda.time.Duration;

public class BeamPipeline {
  public static void main(String[] args) {
    DataflowPipelineOptions options = PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(DataflowPipelineOptions.class);
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    PCollection<String> lines = pipeline.apply(Read.from("gs://my-bucket/input.txt"));
    PCollection<String> words = lines.apply(ParDo.of(new ExtractWordsFn()));
    PCollection<String> windowedWords = words.apply(Window.into(FixedWindows.of(Duration.standardMinutes(1))));

    windowedWords.apply(Write.to("gs://my-bucket/output.txt"));

    pipeline.run().waitUntilFinish();
  }
}