數據流處理中的關鍵性和一些有效的方法

Emily 更新時間 2025年1月14日

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當今的數字世界產生源源不斷的實時數據，這些數據包含豐富的見解和信息。流處理是一種處理連續數據流的技術，它填補了實時數據收集和可操作見解之間的空白。與傳統的批量數據處理不同，流處理在數據產生時進行處理，從數據流中提取有用信息。在各個行業中，從金融機構到醫療保健提供商，都在使用流處理從實時數據中獲取洞察力。

在當今快節奏的數字時代，許多數據源都會產生源源不斷的信息流：永無止境的事實和數據洪流，雖然單獨查看時令人困惑，但放在一起查看時卻能提供深刻的見解。流處理在這種情況下非常有用。它填補了實時數據收集和可操作見解之間的空白。它是一種處理來自一系列來源的連續數據流的數據處理實踐。

關於流處理

與傳統的批量數據處理技術相反，這裏的處理是在數據實時生成時進行的。簡而言之，我們可以說在數據處於移動狀態而不是在存儲庫中靜止時處理數據以獲得可操作的見解。數據流處理是一種連續的攝取、處理和最終分析從各種來源生成的數據的方法。

各行各業的公司都在使用流處理從實時數據中提取有見解的信息，例如金融機構監控交易以檢測欺詐、股票市場分析、醫療保健提供商跟蹤患者數據、運輸公司分析實時交通數據等。

流處理對於物聯網 (IoT) 也至關重要。流處理可以對傳感器和設備提供的數據進行即時數據處理，這是物聯網設備激增的結果。

流處理工具、缺點和技術

如上所述，流處理是一種連續攝取、處理和分析各個源點生成數據的方法。Apache Kafka 是一個流行的事件流平臺，可以有效地用於從各種來源攝取流數據。一旦數據或事件開始進入 Kafka 的主題，消費者就會開始提取它，最終，如果需要（用於數據驗證、清理、轉換等操作），它會在經過各種數據管道後到達下游應用程序。

隨着 Apache Flink、Spark 等流處理引擎的進步，我們可以實時聚合和處理數據流，因爲它們可以處理低延遲數據提取，同時支持容錯和大規模數據處理。最後，我們可以將處理後的數據提取到 Apache Druid、RisingWave 和 Apache Pinot 等流數據庫中進行查詢和分析。此外，我們可以集成 Grafana、Superset 等可視化工具，用於儀表板、圖表等。這是從數據流中獲取業務價值並增強決策能力的整體高級數據流處理生命週期。

儘管流處理具有強大的功能和速度，但它也有自己的缺點。從鳥瞰角度來看，其中幾個缺點是確認數據一致性、可擴展性、保持容錯性、管理事件順序等。儘管我們有 Kafka 等事件/數據流提取框架、Spark、Flink 等處理引擎以及 Druid、RisingWave 等流數據庫，但如果深入研究，我們還會遇到其他一些挑戰，例如：

數據遲到

處理無序到達或由於網絡延遲而延遲的數據是一項挑戰。爲了解決這個問題，我們需要確保遲到的數據能夠順利集成到處理管道中，從而保持實時分析的完整性。在處理遲到的數據時，我們必須將數據中的事件時間與當時的處理時間進行比較，並決定是立即處理還是將其存儲以供以後處理。

各種數據序列化格式

輸入數據使用多種序列化格式，如 JSON、AVRO、Protobuf 和 Binary。爲了防止系統故障，必須對以各種格式編碼的數據進行反序列化和處理。處理引擎內部應實現適當的異常處理機制，解析並返回成功的反序列化數據，否則不返回任何數據。

保證精確一次處理

確保每個事件或數據都經過流處理引擎，保證“精確一次處理”是實現起來很複雜的，以便提供正確的結果。爲了支持數據一致性並防止信息過度處理，我們必須非常小心地處理偏移量和檢查點，以監視已處理數據的狀態並確保其準確性。從編程上講，我們需要確保並檢查傳入數據是否已被處理。如果已經處理，則應暫時記錄以避免重複。