流处理

什么是流处理？

运动中的数据被称为实时数据或流数据。流处理是一种处理连续数据（无界数据）流的技术，其中数据实时地从一个点流向另一个点，例如从传感器到数据库。它有助于过滤和分析小块数据（流），而不是存储大量批次的数据，然后再进行处理。流处理响应非常快，从几毫秒到几分钟不等。流处理应用于数据的操作包括聚合、分析、过滤、转换、数据增强和摄取。

注意：通常，流数据、无界数据和实时数据可以互换使用。

流处理在哪里使用？

流处理应用于不同的行业，主要用于通过特定事件生成数据或需要持续监控的场景。以下列出了一些常见的流处理用例

1. 异常和欺诈检测： 流处理用于监控风险管理并实时检测异常。例如，在金融领域，主要的信用卡公司使用流处理来运行欺诈检测操作。

2. 物联网 (IoT) 分析： 流处理用于物联网应用程序或设备（如摄像头和传感器）中，以实时处理数据并获得更好的洞察和价值，从而更快地做出决策。

3. 制造和运输： 流处理有助于实时监控机器数据和任何停机时间。它还有助于监控车辆性能、道路交通和天气状况，这有助于提高安全性并优化路线。

4. 医疗保健： 流处理有助于实时监控患者数据，也可与任何医疗设备结合使用，以跟踪数据。

5. 营销和广告： 流处理有助于分析社交媒体帖子和信息流，从中我们可以获得有关客户互动的报告。

这些只是流处理的一些用例，在各个行业中还有更多用例。

批处理与流处理

长期以来，处理数据的传统方法是批处理。随着所有技术创新，数据迎来了一个新时代，数据的生成量增加了 10 到 100 倍，这大大提高了实时处理数据的需求。

虽然流处理速度很快，但批处理是一个非常耗时的过程，需要存储大量有界数据（具有明确的起点和终点的数据），然后再一起处理。但是，在某些情况下，数据会作为永无止境的流（具有明确的起点但没有终点的无界数据）持续摄取。在这种情况下，您不能等待收集所有数据一次性处理，因为您可能不知道它的终点。流处理是解决此问题的方案，因为您可以处理流式（连续）数据。流处理应用于不同的行业和应用程序，其主要用途是实时数据分析。这有助于更好地进行业务决策、及早发现问题、降低成本和快速扩展应用程序。

让我们看一下这两种技术之间的主要区别。

• 批处理根据每周、每月等计划或在某个预定义的阈值基础上，分批处理大量数据。另一方面，流处理有助于分析实时数据，并在数据到达时将其分成小块进行分析。

• 在批处理中，数据存储在数据库或数据仓库中。但在流处理中，实时数据会持续摄取。

• 批处理用于生成报告和统计分析，而流处理主要用于检测问题和监控实时变化，例如欺诈交易、股票价格等。

发布/订阅与流处理有何不同？

发布或订阅是一种用于在两方之间交换消息的消息传递模式。发布-订阅模型也实时工作。在此模型中，发布者发布有关某些主题的信息，一个或多个订阅者可以订阅该信息。它为系统提供了灵活性和更大的可扩展性。因此，发布-订阅模型侧重于分布式系统中组件的消息分发和解耦。

另一方面，流处理侧重于实时处理连续数据，并在数据生成或接收时将其分成小块进行处理。它涉及对数据应用多项操作，以监控任何问题并做出更好的业务决策。

大数据中的流处理

大数据是大量数据的集合，通常是高容量和高速度的，可以是结构化、非结构化和半结构化的。流处理是大数据架构的基本组成部分，使组织能够快速获得洞察力，并根据实时生成的数据立即采取行动。流处理系统通常会摄取高速数据流，应用实时处理算法和过滤器，并生成用于决策、分析和其他下游处理的输出。

多家组织致力于大数据工具来处理流数据。这些工具包括 Apache Spark、Apache Kafka、Apache Flink 或 Apache Flume。

流处理架构

为了将流处理能力整合到应用程序中，程序员可以编写整个过程的代码，也可以使用事件流处理器。流处理的架构分为多个层。每一层都在使数据流易于处理方面发挥着至关重要的作用。

第 1 层：数据源

第一层是数据源，这意味着数据来自哪里。它可以是任何媒介，如传感器、日志数据、社交媒体帖子或来自第三方应用程序的流。

第 2 层：摄取

选择数据源后，摄取数据非常重要，它负责存储传入的流。它包括通过 Apache Kafka 的消息代理和大数据存储系统，如 Hadoop HDFS，或者对于云，它可以是 AWS S3。

第 3 层：处理

第三层负责数据流的实际处理。在流上应用多个操作，包括聚合、过滤和转换。Spark、Storm 和 Flink 等大数据框架主要用于构建此层。

第 4 层：分析

这是一个有趣的层，在其中，处理后的数据流根据业务规范和决策进行分析。它包括通过 Tableau 或 Power BI 进行数据可视化和仪表板。

第 5 层：存储

此层负责存储分析后的数据响应。它可以包括不同类型的存储，如关系型、分层型、NoSQL 数据等。

第 6 层：操作

这是最后一层，负责根据获得的洞察采取操作。它包括不同的组件，如警报机制、自动化工作流以及与其他系统或应用程序的集成，如 CRM 软件（例如，Salesforce 或 HubSpot）、企业资源平台 (ERP)（如 SAP 或 Oracle ERP），甚至 DBMS，如 PostgreSQL、MySQL 或 MongoDB）。

流处理的最佳实践

以下是一些您可以遵循的最佳实践，以便在您的组织中构建更好的流处理管道。

• 选择合适的流处理框架：我们周围有多个框架可用，您必须选择最适合您的用例并符合可扩展性和容错性等因素的框架。

• 使用数据压缩：减少数据量有助于加快处理速度并优化成本。用于压缩的技术包括 gzip、snappy 或 LZ4。

• 使用数据分区：基于时间戳等键跨节点对数据进行分区有助于提高可扩展性和流性能。

• 监控和衡量性能：定期监控和衡量流管道的性能有助于识别需要改进的领域、检测问题并优化指标，如延迟、吞吐量和资源。

• 考虑安全性和合规性：流处理框架可以处理敏感数据。每个管道都有不同的要求和结构。因此，务必考虑一些策略和安全措施来控制数据泄露或数据泄密问题。使用的技术包括加密、访问控制和审计，以保护数据以确保合规性。

您现在知道，流处理是处理高容量、高速度流数据的最佳技术，使其在金融、医疗保健、零售和制造等不同行业中非常有用。此外，流处理使组织能够实时发现数据中的模式。Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Kafka 等工具是该领域的一些领先工具。