Hadoop中如何进行实时数据处理？代码举例讲解

发表于2023年7月24日2023年6月11日作者 IT之美

在Hadoop中进行实时数据处理的主要方式是:

使用Storm进行实时流数据处理:
- 以spout和bolt构建实时计算拓扑。
- 支持high throughput及低延迟的数据处理。
- 提供 exactly-once 语义保证数据处理正确性。
使用Spark Streaming构建实时应用:
- 以离散流(DStreams)的方式构建实时应用。
- 基于Spark Core API进行更丰富的实时计算与处理。
- 支持比Storm更丰富的机器学习与图计算算法。
使用Flink构建更强大的流计算应用:
- 提供更强大的流操作算子,如Join、Window等。
- 支持event time、watermark等更精细的时间语义。
- 提供与批处理更加一致的语义以及API。
使用Kafka作为实时数据流管道:
- 高效地读取和写入实时数据流。
- 以主题Topic的方式进行数据分区与管理。
- 支持大量数据缓冲以平衡生产与消费速度。
Storm WordCount示例:

public class WordCountBolt extends BaseBasicBolt {
  private Map<String, Integer> counts = new HashMap<>();

  public void execute(Tuple tuple) {
    String word = tuple.getStringByField("word");
    Integer count = counts.get(word);
    if (count == null) count = 0;
    counts.put(word, count + 1);
  }

  public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) {
    // nothing
  }
}

实时数据处理的主要作用是:

实时处理和分析数据流。
提供实时数据流管道或消息队列。
支持丰富的实时计算模型与算子。
实现大数据环境下的实时ETL和实时洞察。

来看一些简单示例:

1. Storm WordCount:

public class WordCountBolt extends BaseBasicBolt {
  private Map<String, Integer> counts = new HashMap<>();

  public void execute(Tuple tuple) {
    String word = tuple.getStringByField("word"); 
    Integer count = counts.get(word);
    if (count == null) count = 0;
    counts.put(word, count + 1);
  }

  public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer) { }
}

2. Spark Streaming 实时统计:

scala
val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.print()

3. Flink 实时连接和查询:

java
DataStream<Tuple2<String, String>> stream1 = ... 
DataStream<Tuple2<String, String>> stream2 = ...

DataStream<Tuple3<String, String, String>> result = 
stream1.join(stream2)
    .where(0)  // Key on first attribute
    .equalTo(0) // Key on first attribute
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))  // Windowed join 
    .apply (new JoinFunction<Tuple2<String, String>, Tuple2<String, String>, Tuple3<String,String,String>>() {
        public Tuple3<String, String, String> join(Tuple2<String, String> first, Tuple2<String, String> second) {        
            return new Tuple3<>(first.f0, first.f1, second.f1); 
        }
    });

这个示例使用Flink的DataStream Join对两个数据流在5秒的滚动窗口内进行join。
使用where和equalTo指定join的键(此例中为第一个字段)。
实现自定义的JoinFunction来构建join后的元组结果。
这样我们可以在Flink的流计算环境下进行实时的数据连接、join和查询操作。

总结一下,通过Storm、Spark Streaming与Flink等组件,加上Kafka进行数据缓冲,我们可以构建一套功能完备的实时数据处理平台。除此之外,实时计算框架本身也在不断演化中:

Storm已进入维护期,被更先进的Flink与Spark Streaming所替代,但在某些场景下仍有存在价值。
Flink与Spark Streaming各有优势,Flink提供更全面与强大的流操作,Spark Streaming更易上手与扩展到批处理。选择需要根据具体业务场景而定。
Kafka作为实时数据支撑,发挥的作用也越来越大,它不仅仅是一个消息队列,更是一个实时数据流管道与缓冲系统。
除开源组件外,商业实时计算平台也在快速发展,如阿里的Blink与滴滴的Vortex等。