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流式处理一切——高效数据流处理的模式.pdf

上传人: 竿*** 编号:981553 2025-11-29 53页 2.50MB

1、Streaming all the thingsPatterns of Effective Data Stream ProcessingAdi PolakConfluent Data is everywhere!adipolakbatchData streamingApplicationsAdi PolakOReilly AuthorPeople Manager,Software EngineerStreaming,big data field,including ML at scaleAdiPolakChallenges1.Throughput and Scalability2.Latenc

2、y and Real-Time Processing3.Exactly-Once Semantics4.Join operations5.Error Handling and Recovery6.Complex Event Processing7.Guarding the Gates Data IntegrityadipolakChallenges1.Throughput and Scalability2.Latency and Real-Time Processing3.Exactly-Once Semantics4.Join operations5.Error Handling and R

3、ecovery6.Complex Event Processing7.Guarding the Gates Quality,Security and ComplianceadipolakChallenges1.Throughput and Scalability2.Latency and Real-Time Processing3.Exactly-Once Semantics4.Join operations5.Error Handling and Recovery6.Complex Event Processing7.Guarding the Gates-Quality,Security a

4、nd ComplianceadipolakOut Lamba architectureadipolakIn Kappa ArchitectureadipolakadipolakEventsStateTime Event Storage Ingestion ProcessingadipolakEvent timeStorage timeImmutable=deterministicIngestProcessingMutable!=deterministicTime and CalculationsadipolakIs event late?Compare event timestamp to t

5、he most current watermark:If(timestamp the watermark)event is on time.timeline5watermark2Late event 6on timeadipolakadipolakWindowsTime drivenallowed lateness for late arriving eventsType of windowadipolakTumbling WindowadipolakSliding Window adipolakSession WindowadipolakEnd to End System adipolakE

6、nd to End System adipolaksinkEnd to End System adipolaksink?adipolakadipolakadipolakadipolakLets put all of these different pieces together:Once all of the operators complete their pre-commit,they issue a commit.If at least one pre-commit fails,all others are aborted,and we roll back to the previous

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根据报告的内容,全文主要围绕数据流处理的有效模式展开,强调了在数据流处理中面临的挑战和解决方案。以下是关键点: 1. **挑战**: - **吞吐量和可扩展性** - **延迟和实时处理** - **精确一次语义** - **连接操作** - **错误处理和恢复** - **复杂事件处理** - **数据完整性** 2. **解决方案**: - **Kappa架构**:以事件为中心,处理简单,无需批处理。 - **时间窗口**:处理迟到事件,如滑动窗口。 - **端到端系统**:确保数据从产生到消费的完整性和一致性。 - **数据完整性**:物理完整性、逻辑完整性和引用完整性。 - **数据质量**:使用Schema注册来管理数据模式,防止模式漂移。 3. **核心数据**: - **事件时间与存储时间**:事件时间是不变的,存储时间是可变的。 - **窗口类型**:滑动窗口、滚动窗口、会话窗口。 4. **技术**: - **Kafka**:用于数据生产和消费。 - **Schema注册**:用于数据模式管理和验证。 5. **应用**: - **人工智能与数据流**:用于欺诈检测、推荐、个性化、预测性维护等。
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