都2023年了,你还不懂批处理和流处理的区别?
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发布时间：2小时前
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时间：2小时前
就目前最热的两种流计算引擎Apache Spark和Apache Flink而言，谁最终会成为No1呢？从"低延时"的角度看，Spark是Micro Batching（微批式）模式，最低延迟Spark能达到0.5~2秒左右，Flink是Native Streaming（纯流式）模式，最低延时能达到微秒。显然，相对较晚出道的Apache Flink后来者居上。那么为什么Apache Flink能做到如此之"快"呢？
根本原因是Apache Flink设计之初就认为"批是流的特例"，整个系统是Native Streaming设计，每来一条数据都能够触发计算。相对于需要靠时间来积攒数据的MicroBatching模式来说，在架构上就已经占据了绝对优势。
在场景引入分析中，日常工作中，一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。而数据的时效性是一个关键概念。处理"年级别"的数据，如人口分析、宏观经济分析，数据最新日期距今间隔一两周甚至一两个月都没什么关系。处理"天级别"的数据，如各大网站的用户偏好分析、零售供销分析，一般晚个几天也是可以的，即T+N更新。如果是"小时级别"的数据，对时效性要求就更高了，如金融风控，涉及资金安全，必须有一张小时级别的数据。还有更高要求的场景，如风险监测，网站必须实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施。双十一或周年庆时，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。此外，网站的实时个性化推荐、搜索引擎中对实时性也有极高的要求。这种场景下，传统的数据处理流程——先收集数据，然后放到DB中，再取出来分析——就无法满足这么高的实时要求，因此产生了“流式计算”的处理方法。
流式计算与批量计算形成鲜明对比。收集数据 - 放到DB中 - 取出来分析的传统的流程，叫做批量计算，顾名思义，将数据存起来，批量进行计算。流式计算则是对数据流进行实时计算，它不是更快的批计算，而是完全不同的处理思路。
通过对比，我们可以发现流式计算与批量计算的主要区别：
与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。
批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流式计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。
计算结果上，批量计算对一段时间内的全部数据进行计算后传输结果，流式计算是每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。
总结与相关产品方面，流式计算流程包括：① 提交流计算作业；② 等待流式数据触发流计算作业；③ 计算结果持续不断对外写出。流式计算的特点包括：① 实时、低延迟；② 无界，数据是不断无终止的；③ 连续，计算持续进行，计算完之后数据即丢弃；④ 数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储；⑤ 注重数据的整体价值，不过分关注个别数据；⑥ 数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序。
流式计算的特征包括：① 无界（Unbounded）——数据记录(record)在计算过程中不断地动态到达，与批处理不同，计算过程开始之前就知道数据大小与边界，更容易优化；② 乱序（Out-of-order）——record的原始顺序和在处理节点上的处理顺序可能不一致，shuffle过程（数据传递）也可能导致顺序改变；③ 延迟（Delay）——record的产生时间和在处理节点上的处理时间可能差别很大。
流式系统相关产品包括：Apache Storm、Heron、Apache Spark streaming、Apache Flink、Apache Kafka、Apache Samza等。批量和流式的区别在于数据处理单位、数据源、任务类型等方面，而离线和实时、批量和流式并没有必然的关系。事实上，Spark streaming就是采用小批量（batch）的方式来实现实时计算。
关于Flink的流处理与批处理，Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务，通过灵活的执行引擎实现。在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式。Flink的执行引擎采用了一种十分灵活的方式，同时支持最低处理延迟和最高吞吐量的数据传输模型，通过调整缓存块的超时阀值，用户可根据需求灵活地权衡系统延迟和吞吐量。
总结而言，Flink和Spark Streaming的本质区别在于Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务，而Spark Streaming采用了一种micro-batch的架构，将输入数据流切分成细粒度的batch，并为每个batch数据提交一个批处理Spark任务。此外，Flink采用了一种灵活的数据传输模型，能够同时支持最低处理延迟和最高吞吐量的数据传输，从而满足不同场景下的需求。
