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使用Apache Pulsar和Apache Flink進行批流一體的彈性數(shù)據(jù)處理

越來越多的應(yīng)用采用流計算來提供低延時的數(shù)據(jù)處理。流計算具有一個特別有吸引力的特征，就是它在概念上統(tǒng)一了批處理（有邊界的靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)）和連續(xù)的近實時數(shù)據(jù)處理（無邊界的流、事件數(shù)據(jù)）。

Flink在計算框架和編程邏輯上實現(xiàn)了批流統(tǒng)一；然而，在實踐中，實現(xiàn)一個真正意義上批流統(tǒng)一的數(shù)據(jù)架構(gòu)并不容易。因為近實時的流、事件數(shù)據(jù)通常使用消息隊列、日志存儲系統(tǒng)進行存儲，而批處理需要的靜態(tài)數(shù)據(jù)，通常使用文件系統(tǒng)、對象存儲進行存儲。這就意味著，數(shù)據(jù)科學(xué)家還是需要編寫兩套不同的計算邏輯來訪問存儲在不同存儲系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

Apache Pulsar是Yahoo開源的下一代分布式消息系統(tǒng)，在今年9月從Apache軟件基金會畢業(yè)成為頂級項目。Pulsar特有的分層分片的架構(gòu)，在保證大數(shù)據(jù)消息流系統(tǒng)的性能和吞吐量的同時，也提供了高可用性、高可擴展性和易維護性。分片架構(gòu)將消息流數(shù)據(jù)的存儲粒度從分區(qū)拉低到了分片，以及相應(yīng)的層級化存儲，使Pulsar成為unbounded streaming data storage的不二之選。這使得Pulsar可以更完美地匹配和適配Flink的批流一體的計算模式。

我們將會簡單介紹一下什么是Pulsar，Pulsar的分層和分片架構(gòu)，以及為什么Pulsar的這種架構(gòu)可以更好地適配Flink的批流一體計算框架，并介紹Pulsar怎么跟Flink進行結(jié)合進行批流一體的計算。

下一代大數(shù)據(jù)處理引擎王者 -- Apache Flink

Apache Flink被公認為最有可能成為下一代大數(shù)據(jù)計算引擎的翹楚與王者，一經(jīng)問世，就被定義為“顛覆者”、“黑馬”、“未來”。

十五年前，Google的“三駕馬車”初登舞臺，一時間風(fēng)頭無兩，隨后出現(xiàn)的Hadoop拉開了開源大數(shù)據(jù)發(fā)展的序幕，如今伴隨著數(shù)據(jù)時效性要求越來越高，以及人工智能的興起， Apache Flink（以下簡稱Flink），在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域異軍突起。

Flink猶如大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一股“清流”，一經(jīng)出現(xiàn)即展現(xiàn)出了驚人的潛力：它既能保證數(shù)據(jù)一致性“Exactly Once"，又能實時快速的處理海量數(shù)據(jù)。與生俱來的Watermark功能讓它能對復(fù)雜數(shù)據(jù)亂序場景應(yīng)對自如，它充分體現(xiàn)了“批”、“流”一體的完美結(jié)合同時又代表著“流”、“表”二象性的和諧統(tǒng)一。

 面對海量數(shù)據(jù)處理的痛點，它能夠幫助企業(yè)和開發(fā)者輕松在以流為基礎(chǔ)的各種計算中獲得洞察的價值； 它不僅可以真正實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析，還可以分析海量歷史數(shù)據(jù)，并極大地簡化數(shù)據(jù)處理流程。不僅如此，F(xiàn)link還擁有完備的語義和強大的性能，這使得應(yīng)用程序的開發(fā)變得簡單， 其架構(gòu)也使得應(yīng)用程序的維護變得異常容易。

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網(wǎng)站題目：如何使用ApachePulsar和ApacheFlink進行批流一體的彈性數(shù)據(jù)處理
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