Spark Streaming vs. Kafka Stream 哪个更适合你
Spark Streaming vs. Kafka Stream 哪个更适合你
2017-06-28 10:52:41 来源：36大数据
抢沙发
2017-06-28 10:52:41 来源：36大数据
摘要：数据必须快速地得到处理，以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台，而“复杂事件处理”(CEP)则利用了逐个事件处理和聚合等技术。对于实时数据处理功能，我们有很多选择可以来实现，比如Spark、Kafka Stream、Flink、Storm等。在这篇文章中，我将讨论Apache Spark和Kafka Stream的区别。
关键词：
大数据技术
本文介绍了两大常用的流式处理框架，Spark Streaming和Kafka Stream，并对他们各自的特点做了详细说明，以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择。以下是译文。流式处理的需求每天都在增加，仅仅对大量的数据进行处理是不够的。数据必须快速地得到处理，以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台，而“复杂事件处理”(CEP)则利用了逐个事件处理和聚合等技术。对于实时数据处理功能，我们有很多选择可以来实现，比如Spark、Kafka Stream、Flink、Storm等。在这篇文章中，我将讨论Apache Spark和Kafka Stream的区别。
Apache Spark
Apache Spark是大规模数据处理的通用框架，支持多种不同的编程语言和概念，例如MapReduce、内存处理、流式处理、图形处理和机器学习。它也可以用于Hadoop的顶层。数据可以从多种来源(例如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字)获取，并且使用一些复杂的算法(高级功能，例如映射、归约、连接和窗口等)对数据进行处理。
在框架内部，它的工作原理如下图。 Spark Streaming接收实时输入数据流，并将数据分成多个批次，然后由Spark引擎对其进行处理，批量生成最终的结果流。
Spark Streaming提供了一个被称为离散化数据流(discretized stream，缩写为DStream)的高级抽象，它代表了一个持续的数据流。DStream可以从诸如Kafka、Flume或Kinesis等来源的输入数据流中创建，或者通过对其他DStream执行高级操作来创建。在框架内部，DStream可以看成是一系列的RDD(Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集)。
Kafka Stream
Kafka Streams是一个用于处理和分析数据的客户端库。它先把存储在Kafka中的数据进行处理和分析，然后将最终所得的数据结果回写到Kafka或发送到外部系统去。它建立在一些非常重要的流式处理概念之上，例如适当区分事件时间和处理时间、窗口支持，以及应用程序状态的简单(高效)管理。同时，它也基于Kafka中的许多概念，例如通过划分主题进行扩展。此外，由于这个原因，它作为一个轻量级的库可以集成到应用程序中去。这个应用程序可以根据需要独立运行、在应用程序服务器中运行、作为Docker容器，或通过资源管理器(如Mesos)进行操作。
Kafka Streams直接解决了流式处理中的很多困难问题：
♦ 毫秒级延迟的逐个事件处理。
♦ 有状态的处理，包括分布式连接和聚合。
♦ 方便的DSL。
♦ 使用类似DataFlow的模型对无序数据进行窗口化。
♦ 具有快速故障切换的分布式处理和容错能力。
♦ 无停机滚动部署。
Apache Spark可以与Kafka一起使用来传输数据，但是如果你正在为新应用程序部署一个Spark集群，这绝对是一个复杂的大问题。
为了克服这个复杂性，我们可以使用完整的流式处理框架，Kafka streams正是实现这个目的的最佳选择。
我们的目标是简化流式处理，使之成为异步服务的主流应用程序编程模型。这是我知道的第一个库，它充分利用了Kafka，而不仅仅把Kafka当做是一个信息中介。
Streams建立在KTables和KStreams的概念之上，这有助于他们提供事件时间处理。
给出一个与Kafka的核心抽象高度集成的处理模型，能够减少流式架构中移动件的总数。
将状态表与事件流完全整合起来，并在单个概念框架中提供这两个东西，这使得Kafka Streams完全成为一个嵌入式的库，而不是流式处理集群(只是Kafka和你的应用程序)。当你向应用程序加入了一个新的实例，或者现有的实例发生崩溃的时候，它能够自动均衡负载，并维护表的本地状态，使得系统能够从故障中恢复出来。
Kafka Streams具备低延迟的特点，并且支持易于使用的事件时间。它是一个非常重要的库，非常适合某些类型的任务。这也是为什么一些设计可以针对Kafka的工作原理进行深入地优化的原因。你不需要设置任何种类的Kafka Streams集群，也没有集群管理器。如果你需要实现一个简单的Kafka的主题到主题的转换、通过关键字对元素进行计数、将另一个主题的数据加载到流上，或者运行聚合或只执行实时处理，那么Kafka Streams适合于你。
如果事件时间不相关，并且秒级的延迟可以接受，那么Spark是你的第一选择。它相当稳定，并且可以很容易地集成到几乎任何类型的系统中去。此外，每个Hadoop发行版都包含它。而且，用于批处理应用程序的代码也可以用于流式应用程序，因为API是相同的。
结论
我认为，Kafka Streams最适用于“Kafka > Kafka”场景，而Spark Streaming可用于“Kafka > 数据库”或“Kafka > 数据科学模型“这样的场景。
第三十五届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官（CDO）认证培训
责编：zhangxue
免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。
