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分布式流程软件系统开发架构设计对比!

2016-07-08 10:37:58
分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。

DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况。

 

关注点

当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的:

  • 运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种应用场景。这是一个相当重要的点,后续会继续。
  • 函数式原语:流处理平台应该能提供丰富的功能函数,比如,map或者filter这类易扩展、处理单条信息的函数;处理多条信息的函数aggregation;跨数据流、不易扩展的操作join。
  • 状态管理:大部分应用都需要保持状态处理的逻辑。流处理平台应该提供存储、访问和更新状态信息。
  • 消息传输保障:消息传输保障一般有三种:at most once,at least once和exactly once。At most once的消息传输机制是每条消息传输零次或者一次,即消息可能会丢失;A t least once意味着每条消息会进行多次传输尝试,至少一次成功,即消息传输可能重复但不会丢失;Exactly once的消息传输机制是每条消息有且只有一次,即消息传输既不会丢失也不会重复。
  • 容错:流处理框架中的失败会发生在各个层次,比如,网络部分,磁盘崩溃或者节点宕机等。流处理框架应该具备从所有这种失败中恢复,并从上一个成功的状态(无脏数据)重新消费。
  • 性能:延迟时间(Latency),吞吐量(Throughput)和扩展性(Scalability)是流处理应用中极其重要的指标。
    平台的成熟度和接受度:成熟的流处理框架可以提供潜在的支持,可用的库,甚至开发问答帮助。选择正确的平台会在这方面提供很大的帮助。

运行时和编程模型

运行时和编程模型是一个系统最重要的特质,因为它们定义了表达方式、可能的操作和将来的局限性。因此,运行时和编程模型决定了系统的能力和适用场景。

实现流处理系统有两种完全不同的方式:一种是称作原生流处理,意味着所有输入的记录一旦到达即会一个接着一个进行处理。

 

第二种称为微批处理。把输入的数据按照某种预先定义的时间间隔(典型的是几秒钟)分成短小的批量数据,流经流处理系统。

两种方法都有其先天的优势和不足。首先以原生流处理开始,原生流处理的优势在于它的表达方式。数据一旦到达立即处理,这些系统的延迟性远比其它微批处理要好。除了延迟性外,原生流处理的状态操作也容易实现,后续将详细讲解。一般原生流处理系统为了达到低延迟和容错性会花费比较大的成本,因为它需要考虑每条记录。原生流处理的负载均衡也是个问题。比如,我们处理的数据按key分区,如果分区的某个key是资源密集型,那这个分区很容易成为作业的瓶颈。

接下来看下微批处理。将流式计算分解成一系列短小的批处理作业,也不可避免的减弱系统的表达力。像状态管理或者join等操作的实现会变的困难,因为微批处理系统必须操作整个批量数据。并且,batch interval会连接两个不易连接的事情:基础属性和业务逻辑。相反地,微批处理系统的容错性和负载均衡实现起来非常简单,因为微批处理系统仅发送每批数据到一个worker节点上,如果一些数据出错那就使用其它副本。微批处理系统很容易建立在原生流处理系统之上。

编程模型一般分为组合式和声明式。组合式编程提供基本的构建模块,它们必须紧密结合来创建拓扑。新的组件经常以接口的方式完成。相对应地,声明式API操作是定义的高阶函数。它允许我们用抽象类型和方法来写函数代码,并且系统创建拓扑和优化拓扑。声明式API经常也提供更多高级的操作(比如,窗口函数或者状态管理)。后面很快会给出样例代码。

主流流处理系统

有一系列各种实现的流处理框架,不能一一列举,这里仅选出主流的流处理解决方案,并且支持Scala API。因此,我们将详细介绍Apache Storm,Trident,Spark Streaming,Samza和Apache Flink。前面选择讲述的虽然都是流处理系统,但它们实现的方法包含了各种不同的挑战。这里暂时不讲商业的系统,比如Google MillWheel或者Amazon Kinesis,也不会涉及很少使用的Intel GearPump或者Apache Apex。

Apache Storm最开始是由Nathan Marz和他的团队于2010年在数据分析公司BackType开发的,后来BackType公司被Twitter收购,接着Twitter开源Storm并在2014年成为Apache顶级项目。毋庸置疑,Storm成为大规模流数据处理的先锋,并逐渐成为工业标准。Storm是原生的流处理系统,提供low-level的API。Storm使用Thrift来定义topology和支持多语言协议,使得我们可以使用大部分编程语言开发,Scala自然包括在内。

Trident是对Storm的一个更高层次的抽象,Trident最大的特点以batch的形式进行流处理。Trident简化topology构建过程,增加了窗口操作、聚合操作或者状态管理等高级操作,这些在Storm中并不支持。相对应于Storm的At most once流传输机制,Trident提供了Exactly once传输机制。Trident支持Java,Clojure和Scala。

当前Spark是非常受欢迎的批处理框架,包含Spark SQL,MLlib和Spark Streaming。Spark的运行时是建立在批处理之上,因此后续加入的Spark Streaming也依赖于批处理,实现了微批处理。接收器把输入数据流分成短小批处理,并以类似Spark作业的方式处理微批处理。Spark Streaming提供高级声明式API(支持Scala,Java和Python)。

Samza最开始是专为LinkedIn公司开发的流处理解决方案,并和LinkedIn的Kafka一起贡献给社区,现已成为基础设施的关键部分。Samza的构建严重依赖于基于log的Kafka,两者紧密耦合。Samza提供组合式API,当然也支持Scala。

最后来介绍Apache Flink。Flink是个相当早的项目,开始于2008年,但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统,提供high level的API。Flink也提供API来像Spark一样进行批处理,但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中,所有的数据都看作流,是一种很好的抽象,因为这更接近于现实世界。

快速的介绍流处理系统之后,让我们以下面的表格来更好清晰的展示它们之间的不同:

Word Count

Wordcount之于流处理框架学习,就好比hello world之于编程语言学习。它能很好的展示各流处理框架的不同之处,让我们从Storm开始看看如何实现Wordcount:

		TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
 builder.setSpout("spout", new RandomSentenceSpout(), 5);
 builder.setBolt("split", new Split(), 8).shuffleGrouping("spout");
 builder.setBolt("count", new WordCount(), 12).fieldsGrouping("split", new Fields("word"));

 ...

 Map<String, Integer> counts = new HashMap<String, Integer>();

 public void execute(Tuple tuple, BasicOutputCollector collector) {
   String word = tuple.getString(0);
   Integer count = counts.containsKey(word) ? counts.get(word) + 1 : 1;
   counts.put(word, count);
   collector.emit(new Values(word, count));
 }

首先,定义topology。第二行代码定义一个spout,作为数据源。然后是一个处理组件bolt,分割文本为单词。接着,定义另一个bolt来计算单词数(第四行代码)。也可以看到魔数5,8和12,这些是并行度,定义集群每个组件执行的独立线程数。第八行到十五行是实际的WordCount bolt实现。因为Storm不支持内建的状态管理,所有这里定义了一个局部状态。

按之前描述,Trident是对Storm的一个更高层次的抽象,Trident最大的特点以batch的形式进行流处理。除了其它优势,Trident提供了状态管理,这对wordcount实现非常有用。

		public static StormTopology buildTopology(LocalDRPC drpc) {
 FixedBatchSpout spout = ...

 TridentTopology topology = new TridentTopology();
 TridentState wordCounts = topology.newStream("spout1", spout)
 .each(new Fields("sentence"),new Split(), new Fields("word"))
 .groupBy(new Fields("word"))
 .persistentAggregate(new MemoryMapState.Factory(), 
 new Count(), new Fields("count"));

 ...

 }

如你所见,上面代码使用higher level操作,比如each(第七行代码)和groupby(第八行代码)。并且使用Trident管理状态来存储单词数(第九行代码)。

下面是时候祭出提供声明式API的Apache Spark。记住,相对于前面的例子,这些代码相当简单,几乎没有冗余代码。下面是简单的流式计算单词数:

		val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount")
val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1))

val text = ...

val counts = text.flatMap(line => line.split(" "))
 .map(word => (word, 1))
 .reduceByKey(_ + _)

counts.print()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

每个Spark Streaming的作业都要有StreamingContext,它是流式函数的入口。StreamingContext加载第一行代码定义的配置conf,但更重要地,第二行代码定义batch interval(这里设置为1秒)。第六行到八行代码是整个单词数计算。这些是标准的函数式代码,Spark定义topology并且分布式执行。第十二行代码是每个Spark Streaming作业最后的部分:启动计算。记住,Spark Streaming作业一旦启动即不可修改。
接下来看下Apache Samza,另外一个组合式API例子:

		class WordCountTask extends StreamTask {

  override def process(envelope: IncomingMessageEnvelope, collector: MessageCollector, 
    coordinator: TaskCoordinator) {

    val text = envelope.getMessage.asInstanceOf[String]

    val counts = text.split(" ").foldLeft(Map.empty[String, Int]) {
      (count, word) => count + (word -> (count.getOrElse(word, 0) + 1))
    }

    collector.send(new OutgoingMessageEnvelope(new SystemStream("kafka", "wordcount"), counts))

 }

Samza的属性配置文件定义topology,为了简明这里并没把配置文件放上来。定义任务的输入和输出,并通过Kafka topic通信。在单词数计算整个topology是WordCountTask。在Samza中,实现特殊接口定义组件StreamTask,在第三行代码重写方法process。它的参数列表包含所有连接其它系统的需要。第八行到十行简单的Scala代码是计算本身。
Flink的API跟Spark Streaming是惊人的相似,但注意到代码里并未设置batch interval。

		val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

 val text = env.fromElements(...)
 val counts = text.flatMap ( _.split(" ") )
   .map ( (_, 1) )
   .groupBy(0)
   .sum(1)

 counts.print()

 env.execute("wordcount")

上面的代码是相当的直白,仅仅只是几个函数式调用,Flink支持分布式计算。

结论

上面给出了基本的理论和主流流处理框架介绍,下篇文章将会更深入的探讨其它关注点。希望你能对前面的文章感兴趣,如果有任何问题,请联系我讨论这些主题。

 

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