`
gaojingsong
  • 浏览: 1182012 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 深圳
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

【大数据之Samza流式处理】

阅读更多

1、What is Samza?

Apache Samza is a distributed stream processing framework. It uses Apache Kafka for messaging, and Apache Hadoop YARN to provide fault tolerance, processor isolation, security, and resource management.

 

2、Samza特性

Simple API: Unlike most low-level messaging system APIs, Samza provides a very simple callback-based “process message” API comparable to MapReduce.

Managed state: Samza manages snapshotting and restoration of a stream processor’s state. When the processor is restarted, Samza restores its state to a consistent snapshot. Samza is built to handle large amounts of state (many gigabytes per partition).

Fault tolerance: Whenever a machine in the cluster fails, Samza works with YARN to transparently migrate your tasks to another machine.

Durability: Samza uses Kafka to guarantee that messages are processed in the order they were written to a partition, and that no messages are ever lost.

Scalability: Samza is partitioned and distributed at every level. Kafka provides ordered, partitioned, replayable, fault-tolerant streams. YARN provides a distributed environment for Samza containers to run in.

Pluggable: Though Samza works out of the box with Kafka and YARN, Samza provides a pluggable API that lets you run Samza with other messaging systems and execution environments.

Processor isolation: Samza works with Apache YARN, which supports Hadoop’s security model, and resource isolation through Linux CGroups.

Samza是一个流式计算框架,它有以下特性:

简单的API:和绝大多数低层次消息系统API不同,相比MapReduce,Samza提供了一个非常简单的“基于回调(callback-based)”的消息处理API;

管理状态:samza管理快照和流处理器的状态恢复。当处理器重启,samza恢复其状态一致的快照。samza的建立是为了处理大量的状态;

容错性:当集群中有一台机器宕机了,基于Yarn管理的Samza会立即将你的任务导向另一台机器;

持久性:Samza通过kafka保证消息按顺序写入对应分区,并且不会丢失消息;

扩展性:Samza在每一层都做了分区和分布。kafka提供了顺序的、分区、可复制的、容错的流。Yarn则为Samza的运行提供了一个分布式环境;

可插拔:虽然Samza在Kafka和YARN的外部工作,但是Samza提供了可以让你在其它消息系统和执行环境里运行的可插拔的API;

处理器隔离:运行在YARN上的Samza同样支持Hadoop安全模型以及通过linux CGroups进行资源隔离

 

 

目前流行的开源流式计算方案都很年轻,并且没有一个单一系统能提供一个全面的解决方案。在这个领域面临的新难题包括如下几个:1.一个流式计算的状态应该怎样管理;2.流是否应该被缓冲到远程机器的磁盘上;3.当重复的信息被接受或者信息丢失该做什么;4.如何建立底层消息传递系统;

Samza的主要区别在于以下几个方面:

Samza支持局部状态的容错。状态自己作为一个流被构造。如果因为机器宕机本地状态丢失,那么状态流会回放重新存储它。

流是有序、分区的、可回放的并且是容错的;

YARN用来处理隔离、安全和容错;

任务之间是解耦的:如果有一个任务慢了并且造成了消息的积压,系统其它部分不会受到影响;



 

 

Samza的主要区别在于以下几个方面:

Samza支持局部状态的容错。状态自己作为一个流被构造。如果因为机器宕机本地状态丢失,那么状态流会回放重新存储它。

流是有序、分区的、可回放的并且是容错的;

YARN用来处理隔离、安全和容错;

任务之间是解耦的:如果有一个任务慢了并且造成了消息的积压,系统其它部分不会受到影响;

  • 大小: 1.5 KB
0
1
分享到:
评论

相关推荐

    大数据流式计算系统综述

    大数据流式计算系统是应对海量实时数据处理需求而发展起来的一种新型计算模型。在现代互联网、物联网和金融等领域,实时数据的产生速度之快、规模之大,使得传统的批处理方式无法满足实时分析和决策的需求。因此,...

    flink流式处理框架的架构与应用

    Flink的应用场景丰富多样,包括实时优化电子商务搜索结果、为数据科学团队提供流式处理服务、网络和传感器监控及错误检测,以及业务智能基础设施中的ETL处理。Flink的实时处理能力使这些应用能够快速响应数据变化,...

    大数据技术分享 Spark技术讲座 Apache Spark中的大规模远程信息处理分析 共31页.pdf

    - **过去**:早期采用的是基于流式处理的数据管道,主要由Kafka和Samza组成,用于实时数据处理。 - **现在**:转向基于批处理的数据管道,利用Hive表和Spark进行灵活的数据处理。 - **实际**:结合了流式处理和...

    2013年大数据技术峰会PPT(34篇)完整版

    除了Hadoop 版本2.0系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的...

    大数据框架对比.pdf

    大数据框架对比的核心主题是分析和比较几个主流的大数据处理框架,这些框架包括Apache Hadoop、Apache Storm、Apache Samza和Apache Spark,以及Apache Flink。以下对它们的功能、架构和应用场景等知识点进行详细...

    流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza

    流式大数据处理是现代数据密集型应用的核心技术之一,它主要关注实时或近实时的数据分析。在Apache软件基金会的支持下,有三个广受欢迎的框架——Storm、Spark和Samza,它们各自提供了不同的方法来处理持续的数据流...

    大数据概述及其数据分析案例.pptx

    然而,随着实时分析的需求增加,流式处理框架如Storm、Spark和Samza应运而生。Spark以其内存计算的优势,提供更高的处理效率,并且可以整合Hadoop生态系统,支持SQL查询、流处理、机器学习等多种任务。Flink则是一种...

    深入浅出解析大数据平台架构.docx

    大数据技术领域广泛,涉及数据挖掘、机器学习、流式计算(如京东的Samza实践)等。大数据平台架构设计需考虑数据处理的实时性、稳定性、可扩展性及成本效率,以适应不断变化的业务需求。 总结,大数据平台架构是...

    大数据时代的实时流计算计算简介.pptx

    实时流计算是大数据时代的关键技术之一,它与传统的批处理计算有着显著的区别。批处理计算主要针对有限(有界)的数据集,例如通过数据库、MapReduce或Spark等工具进行离线处理,而实时流计算则面向无限(无界)的...

    大数据资源整理.docx

    - **Apache Samza**:基于Kafka和YARN的流处理框架,适合低延迟的流数据应用。 - **Apache Tez**:在YARN上运行复杂的DAG任务,提高了MapReduce的效率。 - **Apache Twill**:简化在YARN上开发分布式应用的复杂性...

    电力营销服务数据的采集与大数据应用.docx

    传统的ETL(抽取、转换、加载)作业不适用于实时处理,而大数据流计算技术,如Storm、Samza、Flink和SparkStreaming,能够应对数据的实时性、易失性等特性,提供大规模数据的分布式实时处理。其中,Flink以其出色的...

    滴滴大数据离线和实时平台架构和实践.pdf

    * 任务级的管控/监控报警/日志诊断和流处理作业恢复 * Spark 1.6.1/ 2.1.1/2.2.0 * Flink 1.2.0/1.3.2 * Druid 0.10.1 四、实时计算集群架构: * 数据上游:kafka * 流计算:数据清洗、改造 * Druid实时写入 * ...

    电力营销服务数据的采集与大数据应用.pdf

    2. 数据实时流式计算技术:面对传感器可能产生的“无效数据”,实时流式计算如Storm、Samza、Flink和SparkStreaming等技术可处理大规模实时数据,提供低延迟处理。Flink在流计算性能上通常优于SparkStreaming。 3. ...

    视频大数据处理的设计与应用.pdf

    在大数据实时处理框架方面,存在多种选择,包括SparkStreaming、Storm、S4、Samza和TimeStream等。这些框架各有优势和局限性,例如Storm具有较低的实时处理延迟,但在复杂计算支持方面不如SparkStreaming;S4虽然...

    分布式流处理技术

    分布式流处理技术的应用场景广泛,它能够处理各种需要实时计算的大数据应用,如实时分析、数据监控、实时搜索、点击流分析、欺诈检测等。其核心优势在于能够快速获取分析结果,对于业务决策和风险控制等场景尤为重要...

    制造业数字化转型大数据管控中心驾驶舱建设方案.pptx

    - **实时数据分析技术**:利用Kafka、Flume等实时数据采集工具,以及Storm、Samza等流式计算引擎,实现实时数据分析和处理。 - **可视化展示技术**:集成Echarts、Tableau等实时数据可视化工具,实现数据的实时展示...

    Real-Time Analytics Techniques to Analyze

    实时流数据处理包括各种技术,例如使用Apache Storm和Apache Samza来处理和分析流式数据。这些技术提供了分布式的实时计算能力,支持事件驱动的架构。 6. 流数据存储 存储解决方案需要能够应对实时数据分析带来的...

    第二章---数据化运营的数据来源1

    流处理框架如Apache Spark、Storm和Samza帮助处理这些连续不断的数据流,提供实时洞察。 外部公开数据是任何人都能访问的数据,可能来自政府公开报告、社交媒体、开放数据平台等。这些数据可以为企业提供市场趋势、...

    图数据流的模型、算法和系统.docx

    【流计算系统】在图数据流模型广泛应用之前,已经出现了几种流式计算系统,如Storm、Spark Streaming、Samza、Flink和Kafka Stream,它们在一定程度上解决了大规模复杂数据流处理的问题。这些系统提供了实时计算框架...

    走在前沿 我们与容器的亲密接触-Netflix徐振中

    - **流处理服务**:基于Apache Kafka和Samza等开源工具构建的流式数据处理服务。 - **Elastic Pub/Sub队列**:一种灵活的发布/订阅机制,用于在生产者和消费者之间传递消息。 - **控制平面**:负责管理整个系统,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics