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, 张广艳1,2
, 郑纬民1 , ZHANG Guang-Yan1,2, ZHENG Wei-Min1 云计算、物联网、移动互连、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展,促使全球数据量急剧增加,推动人类社会迈入大数据时代[1，2，3，4].一般意义上,大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合.大数据呈现出多种鲜明特征[3, 4, 5, 6, 7]:
· 在数据量方面,当前,全球所拥有的数据总量已经远远超过历史上的任何时期,更为重要的是,数据量的增加速度呈现出倍增趋势,并且每个应用所计算的数据量也大幅增加;
· 在数据速率方面,数据的产生、传播的速度更快,在不同时空中流转,呈现出鲜明的流式特征,更为重要的是,数据价值的有效时间急剧减少,也要求越来越高的数据计算和使用能力;
· 在数据复杂性方面,数据种类繁多,数据在编码方式、存储格式、应用特征等多个方面也存在多层次、多方面的差异性,结构化、半结构化、非结构化数据并存,并且半结构化、非结构化数据所占的比例不断增加;
· 在数据价值方面,数据规模增大到一定程度之后,隐含于数据中的知识的价值也随之增大,并将更多地推动社会的发展和科技的进步.此外,大数据往往还呈现出个性化、不完备化、价值稀疏、交叉复用等特征.
大数据蕴含大信息,大信息提炼大知识,大知识将在更高的层面、更广的视角、更大的范围帮助用户提高洞察力、提升决策力,将为人类社会创造前所未有的重大价值.但与此同时,这些总量极大的价值往往隐藏在大数据中,表现出了价值密度极低、分布极其不规律、信息隐藏程度极深、发现有用价值极其困难的鲜明特征.这些特征必然为大数据的计算环节带来前所未有的挑战和机遇,并要求大数据计算系统具备高性能、实时性、分布式、易用性、可扩展性等特征.
大数据价值的有效实现离不开A,B,C这三大要素,即,大分析(big Analytic)、大带宽(big Bandwidth)和大内容(big Content).其中,
(1) 大分析.通过创新性的数据分析方法实现对大量数据的快速、高效、及时的分析与计算,得出跨数据间的、隐含于数据中的规律、关系和内在逻辑,帮助用户理清事件背后的原因、预测发展趋势、获取新价值;
(2) 大带宽.通过大带宽提供良好的基础设施,以便在更大范围内进行数据的收集,以更快的速度进行数据的传输,为大数据的分析、计算等环节提供时间和数据量方面的基本保障;
(3) 大内容.只有在数据内容足够丰富、数据量足够大的前提下,隐含于大数据中的规律、特征才能被识别出来.
由此可见,大分析是实现途径,大带宽是基本保障,大内容是前提条件.
大数据的计算模式[7, 8, 9, 10]可以分为批量计算(batch computing)和流式计算(stream computing)两种形态:
· 如图 1所示,批量计算首先进行数据的存储,然后再对存储的静态数据进行集中计算.Hadoop是典型的大数据批量计算架构,由HDFS分布式文件系统负责静态数据的存储,并通过MapReduce将计算逻辑分配到各数据节点进行数据计算和价值发现;
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Fig. 1 Big data batch computing图 1 大数据批量计算 |
· 如图 2所示,流式计算中,无法确定数据的到来时刻和到来顺序,也无法将全部数据存储起来.因此,不再进行流式数据的存储,而是当流动的数据到来后在内存中直接进行数据的实时计算.如Twitter的Storm、Yahoo的S4就是典型的流式数据计算架构,数据在任务拓扑中被计算,并输出有价值的信息.
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Fig. 2 Big data stream computing图 2 大数据流式计算 |
流式计算和批量计算分别适用于不同的大数据应用场景:对于先存储后计算,实时性要求不高,同时,数据的准确性、全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更合适;对于无需先存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,流式计算具有明显优势.流式计算中,数据往往是最近一个时间窗口内的,因此数据延迟往往较短,实时性较强,但数据的精确程度往往较低.流式计算和批量计算具有明显的优劣互补特征,在多种应用场合下可以将两者结合起来使用.通过发挥流式计算的实时性优势和批量计算的计算精度优势,满足多种应用场景在不同阶段的数据计算要求.
目前,关于大数据批量计算相关技术的研究相对成熟[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],形成了以Google的MapReduce编程模型、开源的Hadoop计算系统为代表的高效、稳定的批量计算系统,在理论上和实践中均取得了显著成果[7, 11].关于流式计算的早期研究往往集中在数据库环境中开展数据计算的流式化,数据规模较小,数据对象比较单一.由于新时期的流式大数据呈现出实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,对系统提出了很多新的更高的要求.2010年,Yahoo推出S4流式计算系统,2011年,Twitter推出Storm流式计算系统,在一定程度上推动了大数据流式计算技术的发展和应用.但是,这些系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等诸多方面仍然存在着明显不足.如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统,是当前亟待解决的问题.
本文以大数据流式计算系统的设计、优化和挑战为核心,系统地梳理和分析了当前大数据流式计算系统的研究和发展现状,总结了在金融银行业应用、互联网应用和物联网应用这三大典型领域中,流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征.给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特性,论述并对比了5款大数据流式计算系统,即, Twitter的Storm系统、Yahoo的S4系统、Facebook的Data Freeway and Puma系统、Linkedin的Kafka系统、Microsoft的TimeStream系统.阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.本文工作为构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统提供了一些指导性原则,弥补了当前关于大数据流式计算的研究成果不足的局面.
本文第1节分析大数据流式计算的典型应用领域及其特征.第2节论述设计优良的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该满足的关键技术要求.第3节分析对比5款比较典型的大数据流式计算系统.第4节具体阐述大数据流式计算在系统的可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的新的挑战.最后,第5节对全文进行总结.
大数据流式计算主要用于对动态产生的数据进行实时计算并及时反馈结果,但往往不要求结果绝对精确的应用场景.在数据的有效时间内获取其价值,是大数据流式计算系统的首要设计目标,因此,当数据到来后将立即对其进行计算,而不再对其进行缓存等待后续全部数据到来再进行计算.
1.1 应用场景大数据流式计算的应用场景较多[12, 13, 14, 15, 16, 17],本文按照数据产生方式、数据规模大小以及技术成熟度高低这3个不同维度,选择金融银行业应用、互联网应用和物联网应用这3种典型应用场景,用于分析说明大数据流式计算的基本特征.从数据产生方式上看,它们分别是被动产生数据、主动产生数据和自动产生数据;从数据规模上看,它们处理的数据分别是小规模、中规模和大规模;从技术成熟度上看,它们分别是成熟度高、成熟度中和成熟度低的数据.
(1) 金融银行业的应用
在金融银行领域的日常运营过程中,往往会产生大量数据,这些数据的时效性往往较短.因此,金融银行领域是大数据流式计算最典型的应用场景之一,也是大数据流式计算最早的应用领域.在金融银行系统内部,每时每刻都有大量的往往是结构化的数据在各个系统间流动,并需要实时计算.同时,金融银行系统与其他系统也有着大量的数据流动,这些数据不仅有结构化数据,也会有半结构化和非结构化数据.通过对这些大数据的流式计算,发现隐含于其中的内在特征,可以帮助金融银行系统进行实时决策.
在金融银行的实时监控场景中,大数据流式计算往往体现出了自身的优势.如:
· 风险管理.包括信用卡诈骗、保险诈骗、证券交易诈骗、程序交易等,需要实时跟踪发现;
· 营销管理.如,根据客户信用卡消费记录,掌握客户的消费习惯和偏好,预测客户未来的消费需求,并为其推荐个性化的金融产品和服务;
· 商业智能.如,掌握金融银行系统内部各系统的实时数据,实现对全局状态的监控和优化,并提供决策支持.
(2) 互联网领域的应用
随着互联网技术的不断发展,特别是Web 2.0时代的到来,用户可以实时分享和提供各类数据.不仅使得数据量大为增加,也使得数据更多地以半结构化和非结构化的形态呈现.据统计,目前互联网中75%的数据来源于个人,主要以图片、音频、视频数据形式存在,需要实时分析和计算这些大量、动态的数据.
在互联网领域中,大数据流式计算的典型应用场景包括:
· 搜索引擎.搜索引擎提供商们往往会在反馈给客户的搜索页面中加入点击付费的广告信息.插入什么广告、在什么位置插入这些广告才能得到最佳效果,往往需要根据客户的查询偏好、浏览历史、地理位置等综合语义进行决定.而这种计算对于搜索服务器而言往往是大量的:一方面,每时每刻都会有大量客户进行搜索请求;另一方面,数据计算的时效性极低,需要保证极短的响应时间;
· 社交网站.需要实时分析用户的状态信息,及时提供最新的用户分享信息到相关的朋友,准确地推荐朋友,推荐主题,提升用户体验,并能及时发现和屏蔽各种欺骗行为.
(3) 物联网领域的应用
在物联网环境中,各个传感器产生大量数据.这些数据通常包含时间、位置、环境和行为等内容,具有明显的颗粒性.由于传感器的多元化、差异化以及环境的多样化,这些数据呈现出鲜明的异构性、多样性、非结构化、有噪声、高增长率等特征.所产生的数据量之密集、实时性之强、价值密度之低是前所未有的,需要进行实时、高效的计算.
在物联网领域中,大数据流式计算的典型应用场景包括:
· 智能交通.通过传感器实时感知车辆、道路的状态,并分析和预测一定范围、一段时间内的道路流量情况,以便有效地进行分流、调度和指挥;
· 环境监控.通过传感器和移动终端,对一个地区的环境综合指标进行实时监控、远程查看、智能联动、远程控制,系统地解决综合环境问题.
这些对计算系统的实时性、吞吐量、可靠性等方面都提出很高要求.
大数据流式计算的3种典型应用场景的对比见表 1.
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Table 1 Scenarios contrast of stream computing of big data表 1 大数据流式计算应用场景对比 |
· 从数据的产生方式看,金融银行领域的数据往往是在系统中被动产生的,互联网领域的数据往往是人为主动产生的,物联网领域的数据往往是由传感器等设备自动产生的;
· 从数据的规模来看:金融银行领域的数据与互联网、物联网领域的数据相比较少;物联网领域的数据规模是最大的,但受制于物联网的发展阶段,当前实际拥有数据规模最大的是互联网领域;
· 从技术成熟度来看:金融银行领域的流式大数据应用最为成熟,从早期的复杂事件处理[18, 19]开始就呈现了大数据流式计算的思想;互联网领域的发展,将大数据流式计算真正推向历史舞台;物联网领域的发展为大数据流式计算提供了重要的历史机遇.
1.2 流式大数据特征图 3用有向无环图(directed acyclic graph,简称DAG)描述了大数据流的计算过程,其中,圆形表示数据的计算节点,箭头表示数据的流动方向.
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Fig. 3 irected acyclic graph图 3 有向无环图 |
(1) 实时性
流式大数据是实时产生、实时计算,结果反馈往往也需要保证及时性.流式大数据价值的有效时间往往较短,大部分数据到来后直接在内存中进行计算并丢弃,只有少量数据才被长久保存到硬盘中.这就需要系统有足够的低延迟计算能力,可以快速地进行数据计算,在数据价值有效的时间内,体现数据的有用性.对于时效性特别短、潜在价值又很大的数据可以优先计算.
(2) 易失性
在大数据流式计算环境中,数据流往往是到达后立即被计算并使用,只有极少数的数据才会被持久化地保存下来,大多数数据往往会被直接丢弃.数据的使用往往是一次性的、易失的,即使重放,得到的数据流和之前的数据流往往也是不同的.这就需要系统具有一定的容错能力,要充分地利用好仅有的一次数据计算机会,尽可能全面、准确、有效地从数据流中得出有价值的信息.
(3) 突发性
在大数据流式计算环境中,数据的产生完全由数据源确定,由于不同的数据源在不同时空范围内的状态不统一且发生动态变化,导致数据流的速率呈现出了突发性的特征.前一时刻数据速率和后一时刻数据速率可能会有巨大的差异,这就需要系统具有很好的可伸缩性,能够动态适应不确定流入的数据流,具有很强的系统计算能力和大数据流量动态匹配的能力.一方面,在突发高数据流速的情况下,保证不丢弃数据,或者识别并选择性地丢弃部分不重要的数据;另一方面,在低数据速率的情况下,保证不会太久或过多地占用系统资源.
(4) 无序性
在大数据流式计算环境中,各数据流之间、同一数据流内部各数据元素之间是无序的:一方面,由于各个数据源之间是相互独立的,所处的时空环境也不尽相同,因此无法保证数据流间的各个数据元素的相对顺序;另一方面,即使是同一个数据流,由于时间和环境的动态变化,也无法保证重放数据流和之前数据流中数据元素顺序的一致性.这就需要系统在数据计算过程中具有很好的数据分析和发现规律的能力,不能过多地依赖数据流间的内在逻辑或者数据流内部的内在逻辑.
(5) 无限性
在大数据流式计算中,数据是实时产生、动态增加的,只要数据源处于活动状态,数据就会一直产生和持续增加下去.可以说,潜在的数据量是无限的,无法用一个具体确定的数据实现对其进行量化.系统在数据计算过程中,无法保存全部数据:一方面,硬件中没有足够大的空间来存储这些无限增长的数据;另一方面,也没有合适的软件来有效地管理这么多数据;并且,需要系统具有很好的稳定性,保证系统长期而稳定地运行.
表 2对比了大数据流式计算和大数据批量计算的需求.
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Table 2 Scenario contrast between stream and batch big data表 2 大数据流式、批量需求对比 |
针对具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征的流式大数据,理想的大数据流式计算系统应该表现出低延迟、高吞吐、持续稳定运行和弹性可伸缩等特性,这其中离不开系统架构、数据传输、编程接口、高可用技术等关键技术的合理规划和良好设计.
2.1 系统架构系统架构是系统中各子系统间的组合方式,属于大数据计算所共有的关键技术,大数据流式计算需要选择特定的系统架构进行流式计算任务的部署.当前,大数据流式计算系统采用的系统架构[22, 23, 24]可以分为无中心节点的对称式系统架构(如S4,Puma等系统)以及有中心节点的主从式架构(如Storm系统):
(1) 对称式架构.如图 4所示:系统中各个节点的功能是相同的,具有良好的可伸缩性;但由于不存在中心节点,在资源调度、系统容错、负载均衡等方面需要通过分布式协议实现.例如,S4通过Zookeeper实现系统容错、负载均衡等功能;
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Fig. 4 Symmetric architecture图 4 对称式架构 |
(2) 主从式系统架构.如图 5所示:系统存在一个主节点和多个从节点,主节点负责系统资源的管理和任务的协调,并完成系统容错、负载均衡等方面的工作;从节点负责接收来自于主节点的任务,并在计算完成后进行反馈.各个从节点间没有数据往来,整个系统的运行完全依赖于主节点控制.
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Fig. 5 Master-Slave architecture图 5 主从式架构 |
数据传输是指完成有向任务图到物理计算节点的部署之后,各个计算节点之间的数据传输方式.在大数据流式计算环境中,为了实现高吞吐和低延迟,需要更加系统地优化有向任务图以及有向任务图到物理计算节点的映射方式.如图 6所示,在大数据流式计算环境中,数据的传输方式分为主动推送方式(基于push方式)和被动拉取方式(基于pull方式)[24, 25, 26]:
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Fig. 6 Transformation of data stream图 6 数据流传输方式 |
(1) 主动推送方式.在上游节点产生或计算完数据后,主动将数据发送到相应的下游节点,其本质是让相关数据主动寻找下游的计算节点,当下游节点报告发生故障或负载过重时,将后续数据流推送到其他相应节点.主动推送方式的优势在于数据计算的主动性和及时性,但由于数据是主动推送到下游节点,往往不会过多地考虑到下游节点的负载状态、工作状态等因素,可能会导致下游部分节点负载不够均衡;
(2) 被动拉取方式.只有下游节点显式进行数据请求,上游节点才会将数据传输到下游节点,其本质是让相关数据被动地传输到下游计算节点.被动拉取方式的优势在于下游节点可以根据自身的负载状态、工作状态适时地进行数据请求,但上游节点的数据可能未必得到及时的计算.
大数据流式计算的实时性要求较高,数据需要得到及时处理,往往选择主动推送的数据传输方式.当然,主动推送方式和被动拉取方式不是完全对立的,也可以将两者进行融合,从而在一定程度上实现更好的效果.
2.3 编程接口编程接口是方便用户根据流式计算的任务特征,通过有向任务图来描述任务内在逻辑和依赖关系,并编程实现任务图中各节点的处理功能.用户策略的定制、业务流程的描述和具体应用的实现,需要通过大数据流式计算系统提供的应用编程接口.良好的应用编程接口可以方便用户实现业务逻辑,可以减少用户的编程工作量,并降低用户系统功能的实现门槛[27, 28, 29].
当前,大多数开源大数据流式计算系统均提供了类似于MapReduce的类MR用户编程接口.例如:Storm提供Spout和Bolt应用编程接口,用户只需要定制Spout和Bolt的功能,并规定数据流在各个Bolt间的内在流向,明确数据流的有向无环图,其他具体细节的实现方式用户不需要太多关心,即可满足对流式大数据的高效、实时计算;也有部分大数据流式计算系统为用户提供了类SQL的应用编程接口,并给出了相应的组件,便于应用功能的实现;StreamBase系统不仅为用户提供了类SQL的应用编程接口来描述计算过程,也借助图形化用户视窗为用户提供了丰富的组件.
2.4 高可用技术大数据批量计算将数据事先存储到持久设备上,节点失效后容易实现数据重放;而大数据流式计算对数据不进行持久化存储.因此,批量计算中的高可用技术不完全适用于流式计算环境,需要根据流式计算新特征及其新的高可用要求,有针对性地研究更加轻量、高效的高可用技术和方法.
大数据流式计算系统高可用是通过状态备份和故障恢复策略实现的.当故障发生后,系统根据预先定义的策略进行数据的重放和恢复.按照实现策略,可以细分为被动等待(passive standby)、主动等待(active standby)和上游备份(upstream backup)这3种策略[30, 31, 32, 33, 34]:
(1) 被动等待策略
如图 7所示:主节点B进行数据计算,副本节点B¢处于待命状态,系统会定期地将主节点B上的最新的状态备份到副本节点B¢上.出现故障时,系统从备份数据中进行状态恢复.被动等待策略支持数据负载较高、吞吐量较大的场景,但故障恢复时间较长,可以通过对备份数据的分布式存储缩短恢复时间.该方式更适合于精确式数据恢复,可以很好地支持不确定性计算应用,在当前流式数据计算中应用最为广泛.
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Fig. 7 Passive standby图 7 被动等待策略 |
(2) 主动等待策略
如图 8所示:系统在为主节点B传输数据的同时,也为副本节点B¢传输一份数据副本.以主节点B为主进行数据计算,当主节点B出现故障时,副本节点B¢完全接管主节点B的工作,主副节点需要分配同样的系统资源.该种方式故障恢复时间最短,但数据吞吐量较小,也浪费了较多的系统资源.在广域网环境中,系统负载往往不是过大时,主动等待策略是一个比较好的选择,可以在较短的时间内实现系统恢复.
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Fig. 8 Active standby图 8 主动等待策略 |
(3) 上游备份策略
如图 9所示:每个主节点均记录其自身的状态和输出数据到日志文件,当某个主节点B出现故障后,上游主节点会重放日志文件中的数据到相应副本节点Bspan lang="EN-US" style=‘font-family:Symbol‘ xml:lang="EN-US">¢中,进行数据的重新计算.上游备份策略所占用的系统资源最小,在无故障期间,由于副本节点B¢保持空闲状态,数据的执行效率很高.但由于其需要较长的时间进行恢复状态的重构,故障的恢复时间往往较长.如当需要恢复时间窗口为30分钟的聚类计算,就需要重放该30分钟内的所有元组.可见,对于系统资源比较稀缺、算子状态较少的情况,上游备份策略是一个比较好的选择方案.
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Fig. 9 Upstream backup图 9 上游备份策略 |
表 3从5个方面详细对比了上述3种高可用策略,实际应用中可以根据具体环境进行选择.
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Table 3 Contrast of three high availability strategies表 3 3种高可用策略对比 |
2.5 其他关键技术
此外,大数据流式计算系统也离不开其他相关关键技术的支持,包括:
· 系统故障恢复.快速地实现从故障状态到一种正确状态的恢复,满足系统的高效运行需求;
· 系统资源调度.实现对系统中资源的最佳利用,提高资源的利用率,保证任务的完成和能耗的节省;
· 负载均衡策略.实现对系统中的任务的动态、合理的分配,动态适应系统负载情况,保证系统中的任务均衡和稳定地运行;
· 数据在任务拓扑中的路由策略.促进系统中负载均衡策略的高效实现、数据的合理流动及快速处理.
3 系统实例分析
现有的大数据流式计算系统实例有Twitter的Storm系统[35]、Yahoo的S4(simple scalable streaming system)系统[36]、Facebook的Data Freeway and Puma系统[37]、Linkedin的Kafka系统[38]、Microsoft的TimeStream系统[39]、Hadoop之上的数据分析系统HStreaming[40]、IBM的商业流式计算系统StreamBase[41]、Berkeley的交互式实时计算系统Spark[42] 、专门进行复杂事件处理(complex event processing,简称CEP)的Esper[43]系统等.本文选择当前比较典型的、应用较为广泛的、具有代表性的前5款大数据流式计算系统进行实例分析.
3.1Storm系统
Storm[35, 44, 45, 46]是Twitter支持开发的一款分布式的、开源的、实时的、主从式大数据流式计算系统,最新版本是Storm 0.8.2,使用的协议为Eclipse Public License 1.0,其核心部分使用了高效流式计算的函数式语言Clojure编写,极大地提高了系统性能.但为了方便用户使用,支持用户使用任意编程语言进行项目的开发.
(1) 任务拓扑
任务拓扑(topology)是Storm的逻辑单元,一个实时应用的计算任务将被打包为任务拓扑后发布,任务拓扑一旦提交后将会一直运行着,除非显式地去中止.一个任务拓扑是由一系列Spout和Bolt构成的有向无环图,通过数据流(stream)实现Spout和Bolt之间的关联,如图 10所示.其中,Spout负责从外部数据源不间断地读取数据,并以Tuple元组的形式发送给相应的Bolt;Bolt负责对接收到的数据流进行计算,实现过滤、聚合、查询等具体功能,可以级联,也可以向外发送数据流.
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Fig. 10 Task topology of storm图 10 Storm任务拓扑 |
数据流是Storm对数据进行的抽象,它是时间上无穷的Tuple元组序列,如图 11所示,数据流是通过流分组(stream grouping)所提供的不同策略实现在任务拓扑中流动.此外,为了满足确保消息能且仅能被计算1次的需求,Storm还提供了事务任务拓扑.
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Fig. 11 Data stream group of storm图 11 Storm数据流组 |
(2) 作业级容错机制
用户可以为一个或多个数据流作业(以下简称数据流)进行编号,分配一个唯一的ID,Storm可以保障每个编号的数据流在任务拓扑中被完全执行.所谓的完全执行,是指由该ID绑定的源数据流以及由该源数据流后续生成的新数据流经过任务拓扑中每一个应该到达的Bolt,并被完全执行.如图 12所示,两个数据流被分配一个ID=1,当且仅当两个数据流分别经过Bolt 1和Bolt 2,最终都到达Bolt 3并均被完全处理后,才表明数据流被完全执行.
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Fig. 12 Fully implement of data stream task图 12 数据流作业完全执行 |
Storm通过系统级组件Acker实现对数据流的全局计算路径的跟踪,并保证该数据流被完全执行.其基本原理是为数据流中的每个分组进行编号,并通过异或运算来实现对其计算路径的跟踪.
作业级容错的基本原理是:
A xor A=0.
A xor B … xor B xor A=0,当且仅当每个编号仅出现2次.
作业级容错的基本流程是:在Spout中,系统会为数据流的每个分组生成一个唯一的64位整数,作为该分组的根ID.根ID会被传递给Acker及后续的Bolt作为该分组单元的唯一标识符.同时,无论是Spout还是Bolt,每次新生成一个分组的时候,都会重新赋予该分组一个新的64位的整数的ID.Spout发送完某个数据流对应的源分组后,并告知Acker自己所发射分组的根ID及生成的那些分组的新ID,而Bolt每次接受到一个输入分组并计算完之后,也将告知 Acker自己计算的输入分组的ID及新生成的那些分组的ID,Acker只需要对这些ID做一个简单的异或运算,就能判断出该根ID对应的消息单元是否计算完成.
(3) 总体架构
Storm采用主从系统架构,如图 13所示,在一个Storm系统中有两类节点(即,一个主节点Nimbus、多个从节点Supervisor)及3种运行环境(即,master,cluster和slaves)构成,其中,
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Fig. 13 Storm architecture图 13 Storm系统架构 |
· 主节点Nimbus运行在master环境中,是无状态的,负责全局的资源分配、任务调度、状态监控和故障检测:一方面,主节点Nimbus接收客户端提交来的任务,验证后分配任务到从节点Supervisor上,同时把该任务的元信息写入Zookeeper目录中;另一方面,主节点Nimbus需要通过Zookeeper实时监控任务的执行情况,当出现故障时进行故障检测,并重启失败的从节点Supervisor和工作进程Worker;
· 从节点Supervisor运行在slaves环境中,也是无状态的,负责监听并接受来自于主节点Nimbus所分配的任务,并启动或停止自己所管理的工作进程Worker,其中,工作进程Worker负责具体任务的执行.一个完整的任务拓扑往往由分布在多个从节点Supervisor上的Worker进程来协调执行,每个Worker都执行且仅执行任务拓扑中的一个子集.在每个Worker内部,会有多个Executor,每个Executor对应一个线程.Task负责具体数据的计算,即,用户所实现的Spout/Blot实例.每个Executor会对应一个或多个Task,因此,系统中Executor的数量总是小于等于Task的数量.
Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务和元数据存储系统,通过配置Zookeeper集群,可以使用Zookeeper系统所提供的高可靠性服务.Storm系统引入Zookeeper,极大地简化了Nimbus,Supervisor, Worker之间的设计,保障了系统的稳定性.Zookeeper在Storm系统中具体实现了以下功能:(a) 存储客户端提交的任务拓扑信息、任务分配信息、任务的执行状态信息等,便于主节点Nimbus监控任务的执行情况;(b) 存储从节点Supervisor、工作进程Worker的状态和心跳信息,便于主节点Nimbus监控系统各节点运行状态;(c) 存储整个集群的所有状态信息和配置信息,便于主节点 Nimbus监控Zookeeper集群的状态,在出现主Zookeeper节点挂掉后可以重新选取一个节点作为主Zookeeper节点,并进行恢复.
(4) 系统特征
Storm系统的主要特征为:(a) 简单编程模型.用户只需编写Spout和Bolt部分的实现,因此极大地降低了实时大数据流式计算的复杂性;(b) 支持多种编程语言.默认支持Clojure,Java,Ruby和Python,也可以通过添加相关协议实现对新增语言的支持;(c) 作业级容错性.可以保证每个数据流作业被完全执行;(d) 水平可扩展.计算可以在多个线程、进程和服务器之间并发执行;(e) 快速消息计算.通过ZeroMQ作为其底层消息队列,保证了消息能够得到快速的计算.
(5) 存在不足
Storm系统存在的不足主要包括:资源分配没有考虑任务拓扑的结构特征,无法适应数据负载的动态变化;采用集中式的作业级容错机制,在一定程度上限制了系统的可扩展性.
3.2S4系统
S4[36, 46, 47, 48, 49]是Yahoo支持开发的一款分布式的、可扩展的、可插拔的、对称的大数据流式计算系统,最新版本是S4 0.6.0,使用的协议为Apache License 2.0,编程语言为Java.
(1) 处理单元PE
处理单元PE(processing element)如图 14所示,是S4中的基本计算单元,由4个组件构成,即:(a) 函数.实现了与该处理单元PE相对应的功能和配置;(b) 事件类型.规定了该处理单元PE所接收的事件类型;(c) 主键.规定了该处理单元PE所关心的事件主键;(d) 键值.规定了该处理单元PE所匹配的键值.
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Fig. 14 Processing element PE图 14 处理单元PE |
处理单元PE只关心与其事件类型相匹配的事件,并仅仅处理与其主键、键值相一致的事件,即,只有事件类型、主键、键值全部匹配后,处理单元PE才会处理该类事件.当一个新事件没有可以匹配的处理单元PE时,系统将会为该事件新创建一个处理单元PE.因此,需要高效、动态地创建、管理和删除处理单元PE;同时,处理单元PE的类型设计及其拓扑结构也需要更合理地规划.
有一类处理单元PE位于S4的输入层,它们没有主键、键值,只需事件类型相匹配,即对该类事件进行处理.通常情况下,该类处理单元PE所计算的事件为原始输入事件,其输出事件会被新增主键、键值,以便后续处理单元PE进行计算.
(2) 任务拓扑结构
在S4系统中,数据流是由事件的有序序列(K,A)构成的,其中,K,A分别表示该类型事件的若干个key和若干个attribute,key和attribute都是tuple-valued,即,key=value的元组值.事件在各个处理单元PE中被计算,在处理单元PE之间流动,处理单元PE之间的逻辑构成了一个有向无环图.
图 15描述了一个统计Top K热点单词的实例.
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Fig. 15 Task topology instance图 15 任务拓扑实例 |
在图 15所示的有向无环图中,节点表示处理单元PE,实现对数据流的计算和新数据流的输出,有向边表示事件的有序序列(K,A)及其流向.在该实例中,实现了对于流式数据中的Top K热点单词的统计,其数据流的具体内容见表 4,其中,数据流1是初始化数据流,因此其主键值为空,键值为实时流入的文本数据,在处理单元PE1中被分割为各个单词,形成了新的数据流,其事件类型为单词统计,主键为word=x,键值为count=y,并分别分流到处理单元PE2、处理 单元PE3、处理单元PE4等节点中进行计算,并再次形成了新的数据流,其事件类型为单词数更新,主键为SortID=x,键值为word=y,count=z,并分别分流到处理单元PE5、处理单元PE6、处理单元PE7等节点中进行计算,最后在处理单元PE8中进行汇总和排序,得出当前的Top K个热点单词.
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Table 4 CData stream content表 4 数据流内容 |
(3) 处理节点Pnode
在S4的处理节点Pnode中,如图 16所示,由处理空间和传输空间组成,其中,
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Fig. 16 Processing node PNode图 16 处理节点PNode |
· 在处理空间中,事件监听系统主要用于监听并分发接收到的事件计算请求,并由调度分配系统将事件分配到处理单元集PEC(processing element container)上进行计算,处理单元集PEC以适当的顺序调用适当的处理单元PE,并保证每个主键key的处理单元PE都会被映射到一个确定的处理节点Pnode上.之后,处理节点Pnode或者发出输出事件,或者向传输层请求协助,向指定逻辑节点发送消息.其中,处理单元集PEC由一个处理节点Pnode中内部的多个处理单元PE组成.处理单元PE是事件计算的最小单元,接受一个或多个来自于事件源或其他处理单元PE的事件进行计算,之后,分发一个或多个计算后的事件到其他处理单元PE或输出结果.各个处理单元PE间相互独立,它们之间通过事件构成关联,事件在各处理单元PE间以数据流的形式进行传输;
· 在传输空间中,主要通过路由管理、负载均衡、集群管理、容错管理等实现对事件流的路由选择、负载均衡、逻辑影射、故障恢复到备用节点等方面的管理和功能,并通过Zookeeper系统在S4集群节点间实现一致性协作.S4通过插件式的架构来动态选择信息传输协议,对于控制信息,通常采用可靠传输协议,如TCP,保障控制信息传输的可靠性.对于数据信息,通常采用不可靠传输协议,如UDP,保障数据信息的高吞吐量.
(4) 系统架构
S4采用了对等式系统架构,如图 17所示.
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Fig. 17 S4 architecture图 17 S4系统结构 |
在一个S4系统中,由用户空间、资源调度空间和S4处理节点空间组成,其中,在用户空间中,多个用户可以通过本地的客户端驱动实现服务的请求访问;在资源调度空间中,为用户提供了客户适配器,通过TCP/IP协议实现用户的客户端驱动与客户适配器间的连接和通信,多个用户可以并发地与多个客户适配器进行服务请求;在S4处理节点空间中,提供了多个处理节点Pnode,进行用户服务请求的计算.各个处理节点间保持相对的独立性、对等性和高并发性,极大地提高了系统的性能,并通过Hash方式将事件路由到一个或多个目标处理节点Pnode上.
(5) 存在不足
S4系统存在的不足主要包括:当数据流到达速度超过一定界限时,到达速度越高,系统数据处理的错误率越大;不支持系统节点的热插拔,所有对节点的调整都必须离线进行;仅支持部分容错,即,节点失效转移时会丢失原节点内存中的状态信息.
3.3 Data Freeway and Puma 系统
Data Freeway and Puma[29,37,50,51,52,53]是Facebook支持开发的一款基于Hive/Hadoop的、分布式的、高效率的、数据传输通道和大数据流式计算系统.
(1) Data Freeway系统
Data Freeway是Facebook支持开发的一款可扩展数据流架构(scalable data stream framework),可以有效地支持4种数据间的传输,即,文件到文件、文件到消息、消息到消息和消息到文件.其系统结构如图 18所示,Data Freeway数据流架构由4个组件构成,即,Scribe,Calligraphus,Continuous Copier和PTail.Scribe组件位于用户端,其功能是将用户的数据通过RPC发送到服务器端;Calligraphus组件实现了对日志类型的维护与管理,其功能是通过Zookeeper系统,将位于缓冲区中的数据并发写到HDFS中;Continuous Copier组件的功能是实现在各个HDFS系统间进行文件的迁移;PTail组件实现了并行地将文件输出.
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Fig. 18 An example of database图 18 Data Freeway系统架构 |
(2) Puma系统
Puma是Facebook的可靠数据流聚合引擎(reliable stream aggregation engine)系统,如图 19所示,当前最新版本为Puma3系统.
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Fig. 19 Puma3 architecture图 19 Puma3系统架构 |
Puma3在本地内存中实现了数据聚合功能,极大地提高了数据的计算能力,有效地降低了系统延迟.Puma3系统实现时,在Calligraphus阶段通过聚合主键完成对数据的分片,其中,每个分片都是内存中的哈希表,每个表项对应一个Key及用户定义的聚合方法,如统计、求和、平均值等操作.HBase子系统会定期地从Puma3中将内存中的数据备份到HBase中,进行数据的持久化存储.只有当Puma3发生故障时,才从HBase中读取副本,进行数据的重放,实现对因故障丢失数据的恢复;在无故障的情况下,HBase子系统不参与数据的计算,因此提高了数据的计算能力.
(3) 存在不足
Data Freeway and Puma系统存在的不足主要包括:数据延迟在秒级,无法满足大数据流式计算所需要的毫秒级应用需求;将哈希表完全放入内存的加速机制,导致内存需求量大;资源调度策略不够简单、高效,不能灵活适应连续的工作负载.
3.4Kafka系统
Kafka[38, 54, 55, 56]是Linkedin所支持的一款开源的、分布式的、高吞吐量的发布订阅消息系统,可以有效地处理互联网中活跃的流式数据,如网站的页面浏览量、用户访问频率、访问统计、好友动态等,最新版本是Kafka 0.8,开发语言是Scala,可以使用Java进行编写.
Kafka系统在设计过程中主要考虑到了以下需求特征:消息持久化是一种常态需求;吞吐量是系统需要满足的首要目标;消息的状态作为订阅者(consumer)存储信息的一部分,在订阅者服务器中进行存储;将发布者(producer)、代理(broker)和订阅者(consumer)显式地分布在多台机器上,构成显式的分布式系统.形成了以下关键特性:在磁盘中实现消息持久化的时间复杂度为O(1),数据规模可以达到TB级别;实现了数据的高吞吐量,可以满足每秒数十万条消息的处理需求;实现了在服务器集群中进行消息的分片和序列管理;实现了对Hadoop系统的兼容,可以将数据并行地加载到 Hadoop集群中.
(1) 系统架构
Kafka消息系统的架构是由发布者(producer)、代理(broker)和订阅者(consumer)共同构成的显式分布式架构,即,分别位于不同的节点上,如图 20所示.各部分构成一个完整的逻辑组,并对外界提供服务,各部分间通过消息(message)进行数据传输.其中,发布者可以向一个主题(topic)推送相关消息,订阅者以组为单位,可以关注并拉取自己感兴趣的消息,通过Zookeeper实现对订阅者和代理的全局状态信息的管理,及其负载均衡的实现.
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Fig. 20 Kafka architecture图 20 Kafka系统架构 |
(2) 数据存储
Kafka消息系统通过仅仅进行数据追加的方式实现对磁盘数据的持久化保存,实现了对大数据的稳定存储,并有效地提高了系统的计算能力.通过采用Sendfile[38, 54]系统调用方式优化了网络传输,减少了1次内存拷贝,提高了系统的吞吐量,即使对于普通的硬件,Kafka消息系统也可以支持每秒数十万的消息处理能力.此外,在Kafka消息系统中,通过仅保存订阅者已经计算数据的偏量信息,一方面可以有效地节省数据的存储空间,另一方面,也简化了系统的计算方式,方便了系统的故障恢复.
(3) 消息传输
Kafka消息系统采用了推送、拉取相结合的方式进行消息的传输,其中,当发布者需要传输消息时,会主动地推送该消息到相关的代理节点;当订阅者需要访问数据时,其会从代理节点中进行拉取.通常情况下,订阅者可以从代理节点中拉取自己感兴趣的主题消息.
(4) 负载均衡
在Kafka消息系统中,发布者和代理节点之间没有负载均衡机制,但可以通过专用的第4层负载均衡器在Kafka代理之上实现基于TCP连接的负载均衡的调整.订阅者和代理节点之间通过Zookeeper实现了负载均衡机制,在Zookeeper中管理全部活动的订阅者和代理节点信息,当有订阅者和代理节点的状态发生变化时,才实时进行系统的负载均衡的调整,保障整个系统处于一个良好的均衡状态.
(5) 存在不足
Kafka系统存在的不足主要包括:只支持部分容错,即,节点失效转移时会丢失原节点内存中的状态信息;代理节点没有副本机制保护,一旦代理节点出现故障,该代理节点中的数据将不再可用;代理节点不保存订阅者的状态,删除消息时无法判断该消息是否已被阅读.
3.5TimeStream系统
TimeStream[39, 57, 58, 59, 60]是Microsoft在StreamInsight的基础上开发的一款分布式的、低延迟的、实时连续的大数据流式计算系统,通过弹性替代机制,可以自适应因故障恢复和动态配置所导致的系统负载均衡的变化,使用C#.NET来编写.
TimeStream的开发是基于大数据流式计算以下两点来考虑的:(a) 连续到达的流式大数据已经远远超出了单台物理机器的计算能力,分布式的计算架构成为必然的选择;(b) 新产生的流式大数据必须在极短的时间延迟内,经过相关任务拓扑进行计算后,产生出能够反映该输入数据特征的计算结果.
(1) 任务拓扑结构
TimeStream中的数据计算逻辑是基于数据流DAG实现的,如图 21所示,在数据流DAG中的每个顶点v,在获取输入数据流i后,触发相关操作fv,产生新数据流o,并更新顶点v的状态从t到t¢,即,(t¢,o)=fv(t,i).
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Fig. 21 Vertex of task topology in data stream图 21 数据流任务拓扑顶点 |
在TimeStream中,一个数据流子图sub-DAG是指在数据流DAG中,两顶点及该两顶点间的全部顶点和有向边的集合,即,满足:对于数据流子图sub-DAG中任意两顶点v1和v2,以及数据流DAG中任意一顶点v,若顶点v位于顶点v1和v2的有向边上,那么顶点v一定是数据流子图sub-DA G的一个顶点.数据流子图sub-DAG在逻辑上可以简化为一个与其功能相同的顶点,如图 22所示,在一个由7个顶点所组成的数据流DAG中,由顶点v2, v3,v4和v5及其有向边所构成的数据流子图sub-DAG,可以简化为一个输入数据流为i、输出数据流为o的逻辑顶点.
(2) 弹性等价替代
在TimeStream中,当出现服务器故障或系统负载剧烈持续变化的情况时,可以通过数据流子图sub-DAG间、数据流子图sub-DAG与顶点间以及各顶点间的弹性等价替代,动态、实时地适应系统的负载变化需求.具体而言,弹性等价替代可以进一步细分为3种情况:
(a) 顶点间的弹性等价替代.当数据流DAG中的任意一顶点v出现故障不能正常工作时,系统会启动一个具有相同功能的顶点v¢,并接管顶点v的工作;
(b) 数据流子图sub-DAG与顶点间的弹性等价替代.如图 22所示,当整个系统的负载过轻时,为了节省系统的资源,可以通过一个新的顶点v代替由顶点v2,v3,v4和v5所组成的数据流子图sub-DAG,该新顶点v将实现数据流子图sub-DAG的全部功能;反之,当系统的负载过重时,也可以用一个数据流子图sub-DAG代替任意一个顶点v,实现功能的分解和任务的分担;
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Fig. 22 Data stream sub-DAG图 22 数据流子图sub-DAG |
(c) 数据流子图sub-DAG间的弹性等价替代.如图 23所示,右侧由顶点v2,v3,v4和v5所组成的数据流子图sub-DAG实现了HashPartition,Computation和Union等功能,但当系统的Computation功能的计算量突然持续增大后,用左侧由顶点v8,v9,v10,v11,v12和v13所组成的数据流子图sub-DAG弹性等价替代右侧的 子图,实现了将Computation计算节点由2个增加到4个,提高了Computation的计算能力.
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Fig. 23 Resilient substitution of data stream sub-DAG图 23 数据流子图sub-DAG弹性等价替代 |
通过弹性等价替代机制可以有效地适应系统因故障和负载的变化对系统性能产生的影响,保证系统性能的稳定性;但在弹性等价替代的过程中,一定要实现替代子图或顶点间的等价,并尽可能地进行状态的恢复.所谓的等价,即对于相同的输入,子图或顶点可以在功能上产生相同的输出,唯一存在的区别在于其性能的不同.状态的恢复是通过对数据流DAG中的依赖关系跟踪机制[39]来实现,并尽可能全面地进行系统状态的恢复.
(3) 系统架构
在TimeStream的系统结构中,实现了资源分配、节点调度、故障检测等功能.
如图 24所示,位于头节点(head node)中的集群管理器(cluster manager,简称CM)实现了对系统资源的管理和任务的分配,位于计算节点(compute node)的节点服务器(node service,简称NS)实现了对计算节点的管理和维护.当一个新的数据流任务进入系统被计算时:首先,系统为该任务分配一个全局唯一的查询协调器(query coordinator,简称QC),查询协调器QC向集群管理器CM请求资源运行任务的数据流DAG;其次,向节点服务器NS请求调度顶点处理器(vertex processes,简称VP),并实现数据流DAG的构建;再次,实施数据计算;最后,查询协调器QC和顶点处理器VP均会实时地跟踪系统的运行情况,并定期地将相关元数据信息保持到数据库中,在出现系统故障或负载剧烈持续变化的情况时,可以通过这些被永久保存的元数据进行系统状态的恢复和实时动态的调整.
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Fig. 24 TimeStream architecture图 24 TimeStream系统架构 |
(4) 存在不足
TimeStream系统存在的不足主要包括:数据延迟在秒级,无法满足毫秒级的应用需求;基于依赖关系跟踪的容错机制降低了系统性能,当系统规模为16个节点时,系统吞吐量下降了10%左右.
3.6 对比分析
表 5从13个主要方面对Storm系统、S4系统、Data Freeway and Puma系统、Kafka系统和TimeStream系统进行了对比分析.
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Table 5 Contrast of data stream systems表 5 数据流系统对比 |
可以看到:
· 在体系结构方面:Storm,Kafka,TimeStream选择了主从式体系结构,S4和Data Freeway and Puma均选择了对称式体系结构;
· 在应用接口方面:Storm,S4,Puma,Kafka均选择了类MapReduce接口,简化了用户的编程;TimeStream选择了用户更为熟悉的类SQL接口.此外,HStreaming已为用户提供了更为方便的基于拖拽的可视化接口;
· 在开发语言方面:S4和Puma均选择了Java语言;Storm的核心代码虽然选择了Clojure语言,但也支持Java语言;
· 在高可用策略方面:S4和Kafka均选择了被动等待策略,因此其资源利用率比较低;Data Freeway and Puma选择了主动等待策略;Storm,TimeStream选择了上游备份策略,相应的资源利用率比较高;
· Storm,S4,Data Freeway and Puma和Kafka目前均不支持数据的精确恢复、负载均衡等功能,但面向金融领域的StreamBase支持数据的精确恢复.
如图 25所示,批量计算相关的大数据系统,如批量处理系统(如MapReduce)、大规模并行数据库等,在数据吞吐量方面具有明显优势,但在系统响应时间方面往往在秒级以上.而当前的流式计算相关的大数据系统,如流式处理系统、内存数据库、CEP(复杂事件处理)等,在系统响应时间方面虽然维持在毫秒级的水平,但数据吞吐量往往在GB级别,远远满足不了大数据流式计算系统对数据吞吐量的要求.通常情况下,一个理想的大数据流式计算系统在响应时间方面应维持在毫秒级的水平,并且数据吞吐量应该提高到PB级及其以上水平.
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Fig. 25 Compare of streaming systems and batch systems in throughput and response time图 25 流式系统和批量计算系统在吞吐量、响应时间方面的对比 |
4 面临的技术挑战
流式大数据在实时性、无序性、无限性、易失性、突发性等方面均呈现出了诸多新的鲜明特征,因此,传统的先存储后计算的批量数据计算理念不适用于大数据流式计算的环境中,使得大数据流式环境中的数据计算在系统的可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面[61, 62, 63, 64, 65]均面临着前所未有的新的挑战.
4.1 可伸缩性
在大数据流式计算环境中,系统的可伸缩性是制约大数据流式计算系统广泛应用的一个重要因素.Storm, Kafka,TimeStream等系统没有实现对系统可伸缩性的良好支持:一方面,流式数据的产生速率在高峰时期会不断增加且数据量巨大,持续时间往往很长,因此需要大数据流式系统具有很好的“可伸”的特征,可以实时适应数据增长的需求,实现对系统资源进行动态调整和快速部署,并保证整个系统的稳定性;另一方面,当流式数据的产生速率持续减少时,需要及时回收在高峰时期所分配的但目前已处于闲置或低效利用的资源,实现整个系统“可缩”的友好特征,并保障对用户是透明的.因此,系统中资源动态的配置、高效的组织、合理的布局、科学的架构和有效的分配,是保障整个系统可伸缩性的基础,同时,又尽可能地减少不必要的资源和能源的浪费.
大数据流式计算环境中的可伸缩性问题的解决,需要实现对系统架构的合理布局、系统资源的有序组织、高效管理和灵活调度,在保证系统完成计算的前提下,尽量少地太久、太多地占用系统资源,通过虚拟化机制实现软、硬件之间的低耦合,实现资源的在线迁移,并最终解决大数据流式计算环境中的可伸缩性问题.
4.2 系统容错
在大数据流式计算环境中,系统容错机制是进一步改善整个系统性能、提高计算结果的满意度、保证系统可靠持续运行的一个重要措施,也是当前大多数大数据流式计算系统所缺失的.如S4,Puma,Kafka等系统实现了对部分容错的支持,Storm系统实现了对作业级容错的支持,TimeStream系统通过依赖关系跟踪实现了对容错的部分支持.大数据流式计算环境对容错机制提出了新的挑战:
· 一方面,数据流是实时、持续地到来,呈现出时间上不可逆的特征,一旦数据流流过,再次重放数据流的成本是很大的,甚至是不现实的.由于数据流所呈现出的持续性和无限性,也无法预测未来流量的变化趋势;
· 另一方面,在流式大数据的计算过程中,大部分“无用”的数据将被直接丢弃,能被永久保存下来的数据量是极少的,当需要进行系统容错时,其中不可避免地会出现一个时间段内数据不完整的情况;
· 再则,需要针对不同类型的应用,从系统层面上设计符合其应用特征的数据容错级别和容错策略,避免不必要的资源浪费及应用需求的不吻合.
大数据流式计算环境中的容错策略的确定,需要根据具体的应用场景进行系统的设计和权衡,并且需要充分考虑到流式大数据的持续性、无限性、不可恢复性等关键特征.但是,没有任何数据丢失的容错策略也未必是最佳的,需要综合统筹容错级别和资源利用、维护代价等要素间的关系.但在对系统资源占用合理、对系统性能影响可接受的情况下,容错的精度越高必将越好.
4.3 状态一致性
在大数据流式计算环境中,维持系统中各节点间状态的一致性对于系统的稳定、高效运行、故障恢复都至关重要.然而,当前多数系统不能有效地支持系统状态的一致性,如Storm,Kafka等系统尚不支持维护系统状态的一致性,S4,TimeStream等系统也仅实现了在一定程度上对状态一致性的支持.大数据流式计算环境对状态一致性提出了新的挑战:一方面,在系统实时性要求极高、数据速率动态变化的环境中,维护哪些数据的状态一致性,如何从高速、海量的数据流中识别这些数据是一个巨大的挑战;另一方面,在大规模分布式环境中,如何组织和管理实现系统状态一致性的相关数据,满足系统对数据的高效组织和精准管理的要求,也是一个巨大的挑战.
大数据流式计算环境中的状态一致性问题的解决,需要从系统架构的设计层面上着手.存在全局唯一的中心节点的主从式架构方案无疑是实现系统状态一致性的最佳解决方案,但需要有效避免单点故障问题.通常情况下,在大数据流式计算环境中,程序和数据一旦启动后,将会常驻内容,对系统的资源占用也往往相对稳定.因此,单点故障问题在大数据流式计算环境中并没有批量计算环境中那么复杂.批量计算环境中的很多策略将具有很好的参考和借鉴价值.
4.4 负载均衡
在大数据流式计算环境中,系统的负载均衡机制是制约系统稳定运行、高吞吐量计算、快速响应的一个关键因素.然而,当前多数系统不能有效地支持系统的负载均衡,如Storm,S4等系统均不支持负载均衡机制, Kafka系统实现了对负载均衡机制的部分支持:一方面,在大数据流式计算环境中,系统的数据速率具有明显的突变性,并且持续时间往往无法有效预测,这就导致在传统环境中具有很好的理论和实践效果的负载均衡策略在大数据流式计算环境中将不再适用;另一方面,当前大多数开源的大数据流式计算系统在架构的设计上尚未充分地、全面地考虑整个系统的负载均衡问题,在实践应用中,相关经验的积累又相对缺乏,因此,给大数据流式计算环境中负载均衡问题的研究带来了诸多实践中的困难和挑战.
大数据流式计算环境中的负载均衡问题的解决,需要结合具体的应用场景,系统地分析和总结隐藏在大数据流式计算中的数据流变化的基本特征和内在规律,结合传统系统负载均衡的经验,根据实践检验情况,不断进行相关机制的持续优化和逐步完善.
4.5 数据吞吐量
在大数据流式计算环境中,数据吞吐量呈现出了根本性的增加.在传统的流式数据环境中,如CEP,所处理的数据吞吐量往往在GB级别,满足不了大数据流式计算环境对数据的吞吐量的要求.在大数据流式计算环境中,数据的吞吐量往往在TB级别以上,且其增长的趋势是显著的.然而,当前流式数据处理系统,如Storm,S4等,均无法满足TB级别的应用需求.
大数据流式计算环境中的数据吞吐量问题的解决,一方面需要从硬件的角度进行系统的优化,设计出更符合大数据流式计算环境的硬件产品,在数据的计算能力上实现大幅提升;另一方面,更为重要的是,从系统架构的设计中进行优化和提升,设计出更加符合大数据流式计算特征的数据计算逻辑.
5 结 论
流式大数据作为大数据的一种重要形态,在商业智能、市场营销和公共服务等诸多领域有着广泛的应用前景,并已在金融银行业、互联网、物联网等场景的应用中取得了显著的成效.但流式大数据以其实时性、无序性、无限性、易失性、突发性等显著特征,使得其与传统批量大数据在数据计算的要求、方式等方面有着明显的不同,也使得当前诸多数据计算系统无法进一步更好地适应流式大数据在系统可伸缩性、容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所带来的诸多新的技术挑战.
本文从大数据环境中流式数据的特征切入,以大数据流式计算架构的设计、优化和挑战为核心,系统地梳理和分析了当前大数据环境中的关于大数据流式计算系统的研究和发展现状,从系统架构的角度分析了一个设计优良的大数据流式计算系统应该在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等诸多关键技术上进行优化.同时,本文详细地分析和对比了当前在实践中具有很好的应用基础、较为典型的5款大数据流式计算系统,并具体阐述了大数据流式计算在系统的可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的新的挑战,实现了对流式大数据环境中数据计算架构、关键问题及其技术挑战的深入研究.
可以看出,大数据流式计算的研究和应用仍处于很不成熟的阶段,这与其广泛的市场需求和应用前景很不吻合.为了促进大数据流式计算的成熟、稳健发展,亟待全面、系统、深入地开展相关理论和实践的研究工作.在未来的研究工作中,将进一步深化对大数据流式计算架构及其关键技术的研究,并结合详细的应用需求,开发、部署、测试并优化面向特定应用领域的大数据流式计算系统,进一步推动大数据流式计算理论、方法、技术与系统的研究与发展.
致谢 在此,我们向对本文的工作给予支持和建议的老师和同学表示感谢.
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