大数据导论思维第10章 大数据实时流计算 Spark Streaming
大数据实时计算架构技术研究
大数据实时计算架构技术研究
大数据时代已经来临，随着数据的不断增长和数据分析的需求日益增加，大数据实时
计算技术成为了必不可少的一部分。实时计算架构技术是指利用实时数据处理技术，将大
规模数据实时传输到后端系统进行处理和分析，最终输出结果。本文将对大数据实时计算
架构技术进行详细研究，探讨其技术原理、应用场景以及未来发展趋势。
大数据实时计算架构技术是一种实时处理大规模数据的技术，它充分利用分布式存储、消息队列、流式计算引擎等技术手段，能够在数据到达系统的同时进行实时处理和分析，
以满足用户对实时分析、实时预警等需求。其核心技术包括数据采集、实时处理、数据存储、实时查询等。
1.数据采集
大数据实时计算架构技术需要对大规模数据进行实时采集，保证数据的实时性和完整性。目前常用的数据采集方式包括日志收集、网络数据抓取、传感器数据采集等。
2.实时处理
实时处理是大数据实时计算架构技术的关键环节，它需要在数据到达系统的同时进行
实时处理和分析。常用的实时处理技术包括流式计算、复杂事件处理、实时SQL等。
3.数据存储
实时处理后的数据需要进行存储，以便后续的查询和分析。常用的数据存储技术包括
内存存储、分布式文件系统、分布式数据库等。
4.实时查询
实时查询是大数据实时计算架构技术的另一个重要环节，它需要通过高性能的查询引
擎快速查询实时处理后的数据，以满足用户对实时分析的需求。目前常用的实时查询技术
包括实时SQL、NoSQL数据库等。
以上就是大数据实时计算架构技术的基本概念，下面将详细介绍其技术原理、应用场
景以及未来发展趋势。
中国移动网络大学全员5G+通用知识《探索大数据与人工智能》题库答案
中国移动网络大学
全员5G+通用知识
《探索大数据与人工智能》题库答案
一、单选题
1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算?
A. Spark
B. Storm
C. Hive
D. Flume
2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是?
A. 大数据分析的革命性方法出现
B. 大数据与与云计算将深度融合
C. 大数据一体机将陆续发布
D. 大数据未来可能会被淘汰
3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的?
A.比尔·恩门
B. 麦肯锡
C. 扎克伯格
D. 乔图斯
4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用?
A.精准广告
B. 网络管理
C. 网络优化
D. 客服中心优化
5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用?
A.数据商业化
B. 物流网络
C. 企业运营
D. 客户关系管理
6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。
A.首席数据官
B. 首席科学家
C. 首席执行官
D. 首席架构师
7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?
A.日志收集
B. 消息系统
C. 业务系统
D.流式处理
8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点?
A.面向行
B. 多版本
C. 扩展性
D. 稀疏性
9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？
大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案
大数据技术原理与应用
第1章大数据概述
1单选(2分)
第三次信息化浪潮的标志是：
A.个人电脑的普及
B.云计算、大数据、物联网技术的普及
C.虚拟现实技术的普及
D.互联网的普及
正确答案：B你选对了
2单选(2分)
就数据的量级而言，1PB数据是多少TB？
A.2048
B.1000
C.512
D.1024
正确答案：D你选对了
3单选(2分)
以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：
A.云计算侧重于数据分析
B.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储
C.物联网可借助于大数据实现海量数据的分析
D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关，相辅相成
正确答案：A你选对了
4单选(2分)
以下哪个不是大数据时代新兴的技术：
A.Spark
B.Hadoop
C.HBase
D.MySQL
正确答案：D你选对了
5单选(2分)
每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于批处理的：
A.MapReduce
B.Dremel
C.Storm
D.Pregel
正确答案：A你选对了
6单选(2分)
每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于流计算的：
A.GraphX
B.S4
C.Impala
D.Hive
正确答案：B你选对了
7单选(2分)
每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的：
A.Pregel
B.Storm
C.Cassandra
D.Flume
正确答案：A你选对了
8单选(2分)
每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的：
A.HDFS
B.S4
C.Dremel
D.MapReduce
正确答案：C你选对了
利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践
利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践
在当今数字化时代，大数据处理已成为企业不可或缺的一环。为了满足日益增
长的数据处理需求，传统的批处理方式已无法满足实时性和性能的要求。而Apache Spark作为一个快速、通用、容错且易用的大数据处理引擎，成为了处理实
时大数据的最佳实践之一。
Spark提供了丰富的API和内置的组件，可以在实时大数据处理过程中实现高
效的数据处理和分析。以下是利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践。
1. 选择合适的集群模式：Spark可以在多种集群模式下运行，包括单机模式、
本地模式、独立模式和云模式。根据数据量和需求，选择合适的集群模式可以提高实时大数据处理的效率和性能。
2. 使用Spark Streaming处理流式数据：Spark Streaming是Spark的一部分，支
持从各种数据源（如Kafka、Flume和HDFS）实时接收数据并进行处理。使用Spark Streaming可以实时处理数据流，并支持窗口和滑动窗口操作，以满足不同的
实时数据分析需求。
3. 使用Spark SQL进行结构化数据处理：Spark SQL是Spark的SQL查询引擎，可以通过SQL语句处理结构化数据。通过使用Spark SQL，可以方便地进行实时
查询、过滤和转换操作，以满足实时大数据处理的需求。
4. 使用Spark MLlib进行机器学习：Spark MLlib是Spark的机器学习库，提供
了各种机器学习算法和工具，可以在实时大数据处理中应用机器学习。通过使用Spark MLlib，可以进行实时的数据挖掘和模型训练，帮助企业发现隐藏在大数据
基于Spark的大数据实时分析与决策支持系统设计与实现
基于Spark的大数据实时分析与决策支持系
统设计与实现
随着信息时代的到来，大数据成为了企业发展和决策制定的重要基础。大数据
分析能够帮助企业挖掘潜在的商业机会，并提供决策者所需的数据支持。在大数据分析中，实时分析是一个关键的需求，它能够及时获取数据并对其进行处理和分析，使决策者能够在最短的时间内做出准确的决策。本文将介绍基于Spark的大数据实
时分析与决策支持系统的设计与实现。
一、系统设计
1. 数据采集与存储
大数据实时分析与决策支持系统的第一步是数据采集。系统需要从不同来源的
数据源中获取数据，并将其存储到合适的数据存储系统中。在这个过程中，可以使用Spark的流处理模块，如Spark Streaming或Structured Streaming，对数据进行实
时处理和转换，并将其存储到支持实时查询和分析的数据存储系统中，如Apache HBase或Elasticsearch。
2. 数据处理与分析
一旦数据存储到了系统中，下一步就是对数据进行处理和分析。在这个阶段，
可以使用Spark的分布式计算引擎对大规模的数据进行处理。Spark提供了丰富的API和工具，如Spark SQL、Spark MLlib和GraphX，可以方便地进行数据清洗、
特征提取、模型训练和图分析等操作。此外，Spark还支持自定义函数和算法，用
户可以根据自己的需求进行定制。
3. 决策支持与可视化
在数据处理和分析阶段得到了有价值的结果后，下一步就是将这些结果提供给决策者，并支持决策制定过程。在这个阶段，可以使用图表、报表和交互式界面等方式将数据可视化展示出来，让决策者能够直观地了解数据的含义和趋势，并根据这些信息做出决策。同时，系统也需要提供一些决策支持功能，如预测分析、关联规则挖掘和优化建议等，以帮助决策者更好地理解数据和制定决策。
探索大数据与人工智能试题
（一）大数据基础
（二）人工智能
（三）大数据技术介绍
1、MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? OA. 数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短
OC. 数星越小处理时间越短
0 D. 没什么关系
2、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?
()A.日志收集
B.消息系统
C.业务系统
0 D. 流式处理
1、大数据特征有几种(不包括IBM提出的新特征) ? OA.1
O B.2
O C.3
D.4
2、目前电信运营商大数据发展仍处在什么阶段?
A.探索
OC.成熟
OD.扩展
3.下列选项中,不是大数据的-部分的是?
OA.海量计算:
O B. 大量数据管理
O C. 数据分析
◎D. 单机计算
1、数据真实性具备哪两种特质?
V A. 准确性
口B. 不确定性
口C. 可信赖度
口D. 杂乱性
2.电信行业的企业运营:理中。经营分析和市场监测中。我们可以通过数据分析对业务和市场经营状况进行总结和分析。主要分为哪些种类?
A日报
口B.周报
C月报
口0.专暨分析
1。EMC World是哪年在拉斯维加聯著名的威尼斯人店开畔的?
口A 2009
。B. 2011
◎C.2012
◎D. 2010
2.随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小，老牌T厂高正在改变商业模式，向着什么靠拢?
OA团源
◎B.开源
OC开放
OD.封闭
3.下列造项中正情说明价已度低的是?
。A. 100万数据中有50万有效数据
。B.1TB数据中有1KB有效数据
。C. 100万0数据中南100万有效数据
◎D. 10万条数据中有1万有效数据
1.语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之- ?
基于Spark的流数据处理技术及应用
基于Spark的流数据处理技术及应用
近年来，随着互联网和大数据的快速发展，流数据（stream data）处理技术逐
渐成为数据分析的重要工具。而Spark作为目前比较受欢迎的大数据处理框架，其
在流数据处理领域也有着广泛的应用。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它能够高效地处理大规
模数据，并提供了丰富的编程模型和工具。在流数据处理中，Spark提供了一种名
为“Spark Streaming”的模块，用于高效地处理实时流数据。
Spark Streaming基于微批处理的概念，即将实时流数据按照一定的时间窗口进
行划分，然后以批处理的方式进行处理。这种方式可以兼顾实时性和批处理的高效性，适用于许多场景，如实时推荐系统、实时欺诈检测、网络日志分析等。
在Spark Streaming中，数据流被表示为一个连续的离散流（DStream），可以
根据时间窗口、事件时间等进行划分和处理。而且，Spark Streaming还与Spark的
批处理模块（Spark Core和Spark SQL）完全兼容，可以无缝地与批处理作业进行
整合和使用。
Spark Streaming提供了丰富的API和函数，用于流数据的转换、过滤和聚合等
操作。其中，最常用的操作是窗口操作，它可以对指定时间窗口内的数据进行处理。例如，可以通过窗口操作计算最近10分钟内的平均数、求和等统计指标。
在实际应用中，Spark Streaming常常与其他技术和工具结合使用，以满足不同
的需求。例如，可以将流数据从消息队列（如Kafka）中读取，并将处理结果存储
基于Spark的大数据实时处理与流式计算
基于Spark的大数据实时处理与流式计算
随着互联网的发展和数据的爆炸式增长，大数据处理成为了一个重要的挑战和机遇。为了能够更高效地处理大规模的数据，许多大数据处理框架被开发出来，其中包括Apache Spark。
Apache Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，具备强大的分布式计算能力。它能够在大规模集群上处理数据，以实现高性能和高吞吐量的计算。Spark的一个关键特点是其支持流式计算，这使得它成为一种强大的工具，用于实时处理大数据和流式计算。
Spark的流式计算支持两种模式：批处理和实时处理。在批处理模式下，Spark 可以处理离线的、静态的数据集。通过将数据集分成小块，Spark可以在多个计算节点上并行执行处理操作，以实现快速的数据处理。在实时处理模式下，Spark可以实时接收和处理数据，并在数据流中完成快速的计算和分析。
在流式计算中，Spark提供了一种称为DStream（Discretized Stream）的抽象概念，用于表示不断产生的数据流。DStream可以通过输入源（例如Kafka、Flume 等）进行创建，并支持一系列的转换和操作，以实现各种数据处理需求。例如，可以利用DStream进行数据过滤、映射、聚合、连接等操作，以生成最终的结果。
Spark的流式计算还支持窗口操作，通过定义滑动窗口或固定窗口，可以在一定的时间范围内对数据流进行处理。这种窗口操作使得我们能够对数据进行更精细的控制和分析。例如，可以通过滑动窗口将最近一小时内的数据进行聚合和分析，以实现实时的业务监控和报警。
大数据导论思维第10章 大数据实时流计算 Spark Streaming
1000
Spark Storm
Record Size(bytes)
0 100
1000
Spark Storm
Record Size(bytes)
PART 03 编程模型
DStream作为Spark Streaming的基础抽象， 它代表持续性的数据流。这些数据流既可以 通过外部输入源来获取，也可以通过现有的 Dstream 的 Transformation操作来获得。
扩展性和吞吐量
Spark目前在EC2上已能够线性扩展到100个节点（每个节点 4Core）， 可以以数秒的延迟处理6GB/秒的数据量，60M条记录/秒。
WordCount
30
Grep
120
Throughput per node（MB/s） Throughput per node
20
80
10
40
0 100
与传统连续算子模型不同，传统模型是静态分配给一个节点进行计算， 而Spark Task可基于数据的来源以及可用资源情况动态分配给工作节点。 这能够更好的实现流处理所需要的两个特性： 1. 负载均衡 2. 快速故障恢复 此外，Executor除了可以处理Task，还可以将数据存在Cache或者 HDFS上面。
例如计算t4秒返个时刻过去5秒窗口的wordcount那举我们可以将t3时刻过去5秒的统计量加上t3t4的统计量在减去t2t1的统计量返种方法可以复用中间三秒的统计量提高统计的效率countbyvalueandwindowwindowlength基于滑劢窗口计算源dstream中每个rdd内每个元素出现的频次并迒回dstreamklong其中k是rdd中元素的类型long是元素频次
实验18-Spark实验：Spark Streaming
实验十八Spark实验：Spark Streaming
18.1 实验目的
1．了解Spark Streaming版本的WordCount和MapReduce版本的WordCount的区别；
2．理解Spark Streaming的工作流程；
3．理解Spark Streaming的工作原理。
18.2 实验要求
要求实验结束时，每位学生能正确运行成功本实验中所写的jar包程序，能正确的计算出单词数目。
18.3 实验原理
18.3.1 Spark Streaming架构
计算流程：Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎是Spark，也就是把Spark Streaming的输入数据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据（Discretized Stream），每一段数据都转换成Spark中的RDD（Resilient Distributed Dataset），然后将Spark Streaming中对DStream的Transformation操作变为针对Spark中对RDD的Transformation操作，将RDD经过操作变成中间结果保存在内存中。整个流式计算根据业务的需求可以对中间的结果进行叠加，或者存储到外部设备。如图18-1所示：
102
图18-1
容错性：对于流式计算来说，容错性至关重要。首先我们要明确一下Spark 中RDD 的容错机制。每一个RDD 都是一个不可变的分布式可重算的数据集，其记录着确定性的操作继承关系（lineage ），所以只要输入数据是可容错的，那么任意一个RDD 的分区（Partition ）出错或不可用，都是可以利用原始输入数据通过转换操作而重新算出的。
Spark大数据技术与应用 第6章 Spark Streaming：实时计算框架
也可以使用机器学习、图算法来处理数据 ➢ 最终结果可以保存在文件系统、数据库或者实时Dashboard展示
3
初探Spark Streaming
Spark Streaming运行原理
Spark Streaming的输入数据按照时间片（batch size）分成一段 一段的数据，得到批数据（batch data），每一段数据都转换成 Spark中的RDD，然后将Spark Streaming中对DStream的 Transformation操作变为针对Spark中的RDD的Transformation 操作，将RDD经过操作变成中间结果保存在内存中。整个流式计 算根据业务的需求可以对中间的结果进行叠加或者存储到外部设 备。
➢ 在内部，DStream代表着一系列的持续的RDDs ➢ DStream中的每个RDD都是一小段时间（interval）分割开来的数据集
12
掌握DStream编程模型
DStream简介
➢ 对DStream的任何操作都会转化成对底层RDDs的操作 ➢ 例如，对lines DStream做flatMap操作，实际上就是对它内部的所有RDD做flatMap操作。即对
初步使用Fra Baidu bibliotekpark Streaming
大数据开发实战：SparkStreaming流计算开发
⼤数据开发实战：SparkStreaming流计算开发
1、背景介绍
Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop⽣态对实时和离线数据处理的⼀套完整处理解决⽅案。除了此套解决⽅案之外，还有⼀种⾮常流⾏的⽽且完整的离线和
实时数据处理⽅案。这种⽅案就是Spark。Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充、优化和完善，尤其是数据处理速度、易⽤性、迭代计算和复杂数据分析等⽅⾯。
Spark Streaming 作为Spark整体解决⽅案中实时数据处理部分，本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets ：RDD）概念。Spark Streaming将源头
数据划分为很⼩的批，并以类似于离线批的⽅式来处理这部分微批数据。
相对于Storm这种原⽣的实时处理框架，Spark Streaming基于微批的的⽅案带来了吞吐量的提升，但是也导致了数据处理延迟的增加---基于Spark Streaming实时数据处理⽅案的数据
延迟通常在秒级甚⾄分钟级。
2、Spark⽣态和核⼼概念
2.1、Spark概览
Spark诞⽣于美国伯克利⼤学的AMPLab,它最初属于伯克利⼤学的研究性项⽬，与2010年正式开源，于2013年成为Apache基⾦项⽬，冰⾬2014年成为Apache基⾦的顶级项⽬。
Spark⽤了不到5年的时间就成了Apache的顶级项⽬，⽬前已被国内外的众多互联⽹公司使⽤，包括Amazon、EBay、淘宝、腾讯等。
Spark快速大数据分析ppt课件
核心概念与基本操作
3、subtract操作，生成一个元素只存在于RDD1，不存在于RDD2的新 RDD，subtract会保留newRDD中的重复元素
newRDD = RDD1.subtract(RDD2) 4、distinct操作，生成一个去重后的新RDD
lines = sc.parallelize([“hello", “hello world]) 2、从外部存储中读取数据
lines = sc.textFile("/path/to/hello world.txt")
核心概念与基本操作
转化操作举例:
1、filter操作筛选出RDD1中满足条件的元素构成新的RDD，以下意为选出大于5的元素 构成新RDD
Spark简介
1、Spark的定位：是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。
2、Spark与Hadoop的联系：Spark扩展了mapreduce计算模型，且支持 更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。
3、Spark的主要特点：能够在内存中进行计算，因而更快。即便是在磁盘 上进行复杂的计算，Spark依然比mapreduce更高效。
核心概念与基本操作
尽管RDD本身不是严格意义上的集合，因为常常有重复的数据，但是仍然 支持一些集合操作：
基于Spark Streaming的实时数据处理系统设计与实现
2 实时数据处理系统分析
一个实时数据处理过程包含了数据的接入、数据的传输、 数据的计算校验和数据的存储，其具体流程如图 1 所示。首 先需要有数据接入，有了数据之后需要将数据传输到相应位 置等待数据计算校验，经过计算校验之后的数据才能存储进 数据库。
数据接入
数据传输
数据计算校验
数据存储
图 1 数据处理流程图
此我们可以将由 Flume 监测日志文件而获取的数据发送给 Kafka 的 topic，存储在 Kafka 的缓冲区中，等待 Kafka 消费 者将这些采集到的数据“消费”。
2.3 数据计算校验分析 一般的数据计算方法是通过 MapReduce 完成，但 MapReduce 仅仅支持 map 和 reduce 操作，操作单一，map 的中 间 结 果 写 入 磁 盘，reduce 的结 果写 入 HDFS，大数据量的 MapReduce 操作所花费的时间会很高，因此 MapReduce 不适 合用于实时计算的场景。spark 是内存计算，避免了多次计算 的中间结果写到 HDFS 的 I/O 开销，且 spark 提供的 RDD 操 作很多 [3]。因此 Spark Streaming[4] 用在数据计算校验部分正 合适。
２０２０ 年 １０ 月 ２５ 日 第 ４ 卷 第 ２０ 期
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.20.003
大数据技术概述单元测验与答案
一、单选题
1、大数据计算模式有以下四种，对电子商务网站购物平台数据的实时分析处理过程属于哪一种?
A.流计算
B.查询分析计算
C.图计算
D.批处理计算
正确答案：A
2、大数据技术及其代表性的软件种类很多，不同的技术有其不同应用场景，都对应着不同的大数据计算模式，请问软件产品Pregel主要应用于以下哪种计算模式？
A.图计算
B.批处理计算
C.流计算
D.查询分析计算
正确答案：A
3、MapReduce的一个基本设计思想是?
A.提高数据的串行计算速度
B.提高数据的冗余度
C.计算向数据靠拢
D.数据向计算靠拢
正确答案：C
4、Hadoop的生态系统组件之一Sqoop的功能是?
A.提供高可靠性、高可用、分布式的海量日志采集
B.用来在Hadoop和关系数据库之间的交换数据，改进数据的互操作
性
C.负责集群资源调度管理的组件
D.用来存储非结构化和半结构化的松散数据
正确答案：B
5、网络中很多数据是以图的形式呈现的，比如社交网络、交通事故，现场证据采集等，为了解决大型图的分布式计算问题，最适合采用
以下哪种计算框架：
A.Pregel
B.Storm
C.Spark Core
D.Dremel
正确答案：A
二、多选题
1、目前学术界和业界比较认可的关于大数据的四个特点是?
A.数据类型多
B.价值密度低
C.数据量大
D.处理速度快
正确答案：A、B、C、D
2、Hadoop两大核心组成部分是什么？
A.分布式协作服务Zookeeper
B.资源调度管理框架YARN
C.分布式计算框架MapReduce
D.分布式文件系统HDFS
正确答案：C、D
大数据处理中的流计算技术实践
大数据处理中的流计算技术实践随着互联网技术的飞速发展，数据产生的速度呈现爆炸式增长。机器学习、深度学习、人工智能等技术的不断升级，大数据的处
理技术也日新月异。其中，流计算技术作为大数据处理技术的前沿，正逐步成为数据处理的重要手段。
流计算是一种针对实时数据流的计算模型，能够实时地对数据
进行处理、分析、计算、交互和控制。而流计算技术则是通过对
数据的实时处理，从而实现数据流的快速处理。
根据不同的处理场景，流计算可以分为批处理和流处理两种类型。批处理是指将数据按照时间或数量来分组处理，在确定一定
批次之后再进行处理。而流处理则是实时地对产生的数据进行处
理和分析，不需要等待批次的组成。而在大数据处理中，流计算
技术可以有效地解决大数据量、高速度、高频率的数据流处理问题，实现数据的即时处理。
在实际场景中，流计算技术的应用领域十分广泛。比如，金融
领域可以通过对交易数据的实时处理，实现实时风险控制和交易
监控；物流领域可以通过对物流轨迹的实时监控，实现准确的物
流管理和配送控制；医疗领域可以通过对患者病情的实时监控，实现及时的诊断和治疗。
在流计算技术的实践中，Kafka-Storm-Spark Streaming是一种常用的流处理框架。Kafka是一种高吞吐量的消息队列系统，可以将消息进行持久化存储。Storm则是一种分布式实时计算引擎，可以对消息进行实时分析和处理。而Spark Streaming则是将批处理框架Spark引入到流处理中，实现了高吞吐量和低延迟的实时计算需求。
当然，除了Kafka-Storm-Spark Streaming，还有其他的流计算框架可以实现数据流的实时计算。比如，Flink是一种高吞吐量、低延迟的分布式数据流处理引擎，可以处理传统的批处理任务和流实时处理任务；Samza则是一种基于Kafka的流处理框架，可以实现低延迟和高吞吐量的实时数据处理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Continuous Operator
Sink Operator
records processed one at a time
传统流处理系统架构
大部分传统的流处理系统被设计为连续算子模型。 系统包含一系列的工作节点，每组节点运行一至多个连续算子；对于流 数据，每个连续算子一次处理一条记录，并且将记录传输给管道中别的 算子；源算子（Source Operator）从采集系统接收数据，接着沉算子 （Sink Operator）输出到下游系统。
处理转化为时间片数据的批处理。随着持续时间的推移，这些处理结果 就形成了对应的结果数据流了。
术语定义
✓ 时间片或批处理时间间隔（Batch Interval） 这是人为地对流数据进行定量的标准，以时间片作为拆分流数据的依
据。一个时间片的数据对应一个RDD 实例。
✓ 窗口长度（Window Length） 一个窗口覆盖的流数据的时间长度。必须是批处理时间间隔的倍数。
大数据导论 第十章
CONTENTS
目录
PART 01 Spark Streaming 简介
PART 05 持久化和性能调优
PART 02 Spark Streaming的执行模型 PART 06 编程实战
PART 03 编程模型
PART 07 作业
PART 04 DStream的操作
PART 01 Spark Streaming 简介
Input data Stream
Spark Streaming
Batches of Input data
Spark Engine
Batches of Processed data
概述
Spark Streaming支持一个高层的抽象，叫做离散流(Discretized Stream)或者DStream，它代表连续的数据流。 在内部，DStream是由一系列RDD组成。对应的批数据，在Spark内核 对应一个RDD 实例。因此，对应流数据的DStream可以看成是一组 RDD，即RDD的一个序列。
Spark Streaming是Spark核心API的一个扩 展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的 实时流数据的处理。
概述
Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、
具备容错机制的实时流数据的处理。
支持从多种数据源获取数据，再使用高级函数进行复杂算法的处理。最
术语定义
✓ 滑动时间间隔 前一个窗口到后一个窗口所经过的时间长度。必须是批处理时间间隔
的倍数。
✓ Input DStream 一个Input DStream是一个特殊的DStream，将 Spark Streaming连
接到一个外部数据源来读取数据。
PART 02 Spark Streaming 的执行模型
术语定义
✓ 离散流（Discretized Stream）或 DStream 这是 Spark Streaming对内部持续的实时数据流的抽象描述，即处理
的一个实时数据流，在 Spark Streaming中对应于一个DStream 实例。
✓ 批数据（Batch Data） 是化整为零的第一步。将实时流数据以时间片为单位进行分批，将流
Spark
batches processed with tasks
Records processed in batches with short tasks Each batch is a RDD(partitioned dataset)
Spark Streaming系统架构
Spark Streaming引入了一个称之为Discretized Streams（离散化的流 数据处理）的新结构，它可以直接使用Spark引擎中丰富的库并且拥有 优秀的故障容错机制。 对于传统流处理中一次处理一条记录的方式而言，Spark Streaming取 而代之的是将流数据离散化处理，使之能够进行秒级以下的微型批处理。
Spark Streaming是一个对实时数据流进行高通量、 容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源进 行类似Map、Reduce等复杂操作，并将结果保存 到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。
传统流处理系统架构
传统流处理系统架构
records
Continuous Operator
Source Operator
连续算子是一种较为简单、自然的模型。然而，在大数据时代，这个传
统的架构也面临着严峻的挑战。
1. 故障恢复问题
2. 负载均衡问题
3. 支持统一的流处理与批处理以及交互工作
4. 高级分析能力
Βιβλιοθήκη Baidu
Spark Streaming系统架构
Spark Streaming 系统架构
records
Receiver
batches (RDDs)
与传统连续算子模型不同，传统模型是静态分配给一个节点进行计算， 而Spark Task可基于数据的来源以及可用资源情况动态分配给工作节点。 这能够更好的实现流处理所需要的两个特性： 1. 负载均衡 2. 快速故障恢复 此外，Executor除了可以处理Task，还可以将数据存在Cache或者 HDFS上面。
计算流程
Spark Streaming 计算流程
Spark Streaming
live input data stream
divide data streaming into
batches
batches of input data as
RDDs
streaming computations expressed using
后还可以将处理结果存储到文件系统，数据库和现场仪表盘。
Spark Streaming 数据流：
Kafka
Flume HDFS/S3 Kinesis
Spark Streaming
HDFS Databases Dashboards
概述
Spark Streaming 工作原理： ① 接收实时的输入数据流 ② 根据一定的时间间隔（比如1秒钟）拆分成一批批的数据 ③ 然后通过Spark引擎处理这些批数据 ④ 最终得到处理后的一批批结果数据
DStreams
generate RDD
transformations