Apache 流框架 Flink，Spark Streaming，Storm对比分析（二）

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本文内容接上一篇Apache 流框架 Flink，Spark Streaming，Storm对比分析（一）

 

2.Spark Streaming架构及特性分析

 

2.1 基本架构

 基于是spark core的spark streaming架构。

 

Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎是Spark，也就是把Spark Streaming的输入数 据按照batch size（如1秒）分成一段一段的数据（Discretized Stream），每一段数据都转换成Spark中的RDD（Resilient Distributed Dataset ） ， 然 后 将 Spark Streaming 中 对 DStream 的 Transformation 操 作 变 为 针 对 Spark 中 对 RDD 的 Transformation操作，将RDD经 过操作变成中间结果保存在内存中。整个流式计算根据业务的需求可以对中间的结果进行叠加， 或者存储到外部设备。

简而言之，Spark Streaming把实时输入数据流以时间片Δt （如1秒）为单位切分成块，Spark Streaming会把每块数据作为一个 RDD，并使用RDD操作处理每一小块数据。每个块都会生成一个Spark Job处理，然后分批次提交job到集群中去运行，运行每个 job的过程和真正的spark 任务没有任何区别。

 

JobScheduler

 

负责job的调度

JobScheduler是SparkStreaming 所有Job调度的中心， JobScheduler的启动会导致ReceiverTracker和JobGenerator的启动。 ReceiverTracker的启动导致运行在Executor端的Receiver启动并且接收数据，ReceiverTracker会记录Receiver接收到的数据 meta信息。JobGenerator的启动导致每隔BatchDuration，就调用DStreamGraph生成RDD Graph，并生成Job。JobScheduler 中的线程池来提交封装的JobSet对象(时间值，Job，数据源的meta)。Job中封装了业务逻辑，导致最后一个RDD的action被触 发，被DAGScheduler真正调度在Spark集群上执行该Job。

 

JobGenerator

 

负责Job的生成

通过定时器每隔一段时间根据Dstream的依赖关系生一个一个DAG图。

 

ReceiverTracker

 

负责数据的接收，管理和分配

ReceiverTracker在启动Receiver的时候他有ReceiverSupervisor,其实现是ReceiverSupervisorImpl, ReceiverSupervisor本身启 动的时候会启动Receiver，Receiver不断的接收数据，通过BlockGenerator将数据转换成Block。定时器会不断的把Block数据通会不断的把Block数据通过BlockManager或者WAL进行存储，数据存储之后ReceiverSupervisorlmpl会把存储后的数据的元数据Metadate汇报给ReceiverTracker，其实是汇报给ReceiverTracker中的RPC实体ReceiverTrackerEndpoint，主要。

 

2.2 基于Yarn层面的架构分析

上图为spark on yarn 的cluster模式，Spark on Yarn启动后，由Spark AppMaster中的driver（在AM的里面会启动driver，主要 是StreamingContext对象）把Receiver作为一个Task提交给某一个Spark Executor；Receive启动后输入数据，生成数据块，然 后通知Spark AppMaster；Spark AppMaster会根据数据块生成相应的Job，并把Job的Task提交给空闲Spark Executor 执行。图 中蓝色的粗箭头显示被处理的数据流，输入数据流可以是磁盘、网络和HDFS等，输出可以是HDFS，数据库等。对比Flink和spark streaming的cluster模式可以发现，都是AM里面的组件（Flink是JM,spark streaming是Driver）承载了task的分配和调度，其他 container承载了任务的执行（Flink是TM，spark streaming是Executor），不同的是spark streaming每个批次都要与driver进行 通信来进行重新调度，这样延迟性远低于Flink。

具体实现

图2.1 Spark Streaming程序转换为DStream Graph

图2.2 DStream Graph转换为RDD的Graph

Spark Core处理的每一步都是基于RDD的，RDD之间有依赖关系。下图中的RDD的DAG显示的是有3个Action，会触发3个job， RDD自下向上依 赖，RDD产生job就会具体的执行。从DSteam Graph中可以看到，DStream的逻辑与RDD基本一致，它就是在 RDD的基础上加上了时间的依赖。RDD的DAG又可以叫空间维度，也就是说整个 Spark Streaming多了一个时间维度，也可以成 为时空维度，使用Spark Streaming编写的程序与编写Spark程序非常相似，在Spark程序中，主要通过操作RDD（Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集）提供的接口，如map、reduce、filter等，实现数据的批处理。而在Spark Streaming 中，则通过操作DStream（表示数据流的RDD序列）提供的接口，这些接口和RDD提供的接口类似。

 

Spark Streaming把程序中对 DStream的操作转换为DStream Graph，图2.1中，对于每个时间片，DStream Graph都会产生一个RDD Graph；针对每个输出 操作（如print、foreach等），Spark Streaming都会创建一个Spark action；对于每个Spark action，Spark Streaming都会产生 一个相应的Spark job，并交给JobScheduler。JobScheduler中维护着一个Jobs队列, Spark job存储在这个队列中， JobScheduler把Spark job提交给Spark Scheduler，Spark Scheduler负责调度Task到相应的Spark Executor上执行，最后形成 spark的job。

                                                                                           图2.3时间维度生成RDD的DAG

Y轴就是对RDD的操作，RDD的依赖关系构成了整个job的逻辑，而X轴就是时间。随着时间的流逝，固定的时间间隔（Batch Interval）就会生成一个job实例，进而在集群中运行。

 

代码实现

基于spark 1.5的spark streaming源代码解读，基本架构是没怎么变化的。

 

2.3 组件栈

支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以 使用诸如map、reduce、join和window等高级函数进行复杂算法的处理。最后还可以将处理结果 存储到文件系统，数据库和现场 仪表盘。在“One Stack rule them all”的基础上，还可以使用Spark的其他子框架，如集群学习、图计算等，对流数据进行处 理。

 

2.4 特性分析

 

吞吐量与延迟性

Spark目前在EC2上已能够线性扩展到100个节点（每个节点4Core），可以以数秒的延迟处理6GB/s的数据量（60M records/s），其吞吐量也比流行的Storm高2～5倍，图4是Berkeley利用WordCount和Grep两个用例所做的测试，在 Grep这个 测试中，Spark Streaming中的每个节点的吞吐量是670k records/s，而Storm是115k records/s。

Spark Streaming将流式计算分解成多个Spark Job，对于每一段数据的处理都会经过Spark DAG图分解，以及Spark的任务集的调 度过程，其最小的Batch Size的选取在0.5~2秒钟之间（Storm目前最小的延迟是100ms左右），所以Spark Streaming能够满足 除对实时性要求非常高（如高频实时交易）之外的所有流式准实时计算场景。

 

exactly-once 语义

更加稳定的exactly-once语义支持。

 

反压能力的支持

Spark Streaming 从v1.5开始引入反压机制（back-pressure）,通过动态控制数据接收速率来适配集群数据处理能力.

 

Sparkstreaming如何反压？

简单来说，反压机制需要调节系统接受数据速率或处理数据速率，然而系统处理数据的速率是没法简单的调节。因此，只能估计当 前系统处理数据的速率，调节系统接受数据的速率来与之相匹配。

 

Flink如何反压？

严格来说，Flink无需进行反压，因为系统接收数据的速率和处理数据的速率是自然匹配的。系统接收数据的前提是接收数据的Task 必须有空闲可用的Buffer，该数据被继续处理的前提是下游Task也有空闲可用的Buffer。因此，不存在系统接受了过多的数据，导 致超过了系统处理的能力。

由此看出，Spark的micro-batch模型导致了它需要单独引入反压机制。

 

反压与高负载

反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。

但是，系统能够承受多高的负载是系统数据处理能力决定的，反压机制并不是提高系统处理数据的能力，而是系统所面临负载高于 承受能力时如何调节系统接收数据的速率。

 

容错

Driver和executor采用预写日志（WAL）方式去保存状态，同时结合RDD本身的血统的容错机制。

 

API 和 类库

Spark 2.0中引入了结构化数据流，统一了SQL和Streaming的API，采用DataFrame作为统一入口，能够像编写普通Batch程序或 者直接像操作SQL一样操作Streaming，易于编程。

广泛集成

 

除了可以读取HDFS, Flume, Kafka, Twitter andZeroMQ数据源以外，我们自己也可以定义数据源，支持运行在Yarn， Standalone及EC2上，能够通过Zookeeper，HDFS保证高可用性，处理结果可以直接写到HDFS

部署性

依赖java环境，只要应用能够加载到spark相关的jar包即可。

 

3.Storm架构及特性分析

3.1 基本架构

 

Storm集群采用主从架构方式，主节点是Nimbus，从节点是Supervisor，有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中。架构如下：

 

 

Nimbus

Storm集群的Master节点，负责分发用户代码，指派给具体的Supervisor节点上的Worker节点，去运行Topology对应的组件 （Spout/Bolt）的Task。

 

Supervisor

Storm集群的从节点，负责管理运行在Supervisor节点上的每一个Worker进程的启动和终止。通过Storm的配置文件中的 supervisor.slots.ports配置项，可以指定在一个Supervisor上最大允许多少个Slot，每个Slot通过端口号来唯一标识，一个端口号 对应一个Worker进程（如果该Worker进程被启动）。

 

ZooKeeper

用来协调Nimbus和Supervisor，如果Supervisor因故障出现问题而无法运行Topology，Nimbus会第一时间感知到，并重新分配 Topology到其它可用的Supervisor上运行。

 

运行架构

运行流程

 

1）户端提交拓扑到nimbus。

2） Nimbus针对该拓扑建立本地的目录根据topology的配置计算task，分配task，在zookeeper上建立assignments节点存储 task和supervisor机器节点中woker的对应关系；

在zookeeper上创建taskbeats节点来监控task的心跳；启动topology。

3） Supervisor去zookeeper上获取分配的tasks，启动多个woker进行，每个woker生成task，一个task一个线程；根据topology 信息初始化建立task之间的连接;Task和Task之间是通过zeroMQ管理的；后整个拓扑运行起来。

3.2 基于Yarn层面的架构

在YARN上开发一个应用程序，通常只需要开发两个组件，分别是客户端和ApplicationMaster，其中客户端主要作用是提交应用程 序到YARN上，并和YARN和ApplicationMaster进行交互，完成用户发送的一些指令；而ApplicationMaster则负责向YARN申请 资源，并与NodeManager通信，启动任务。

 

不修改任何Storm源代码即可将其运行在YARN之上，最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件（包括Nimbus和Supervisor） 作为单独的任务运行在YARN上，而Zookeeper作为一个公共的服务运行在YARN集群之外的几个节点上。

 

1）通过YARN-Storm Client将Storm Application提交到YARN的RM上；

2）RM为YARN-Storm ApplicationMaster申请资源，并将其运行在一个节点上（Nimbus）；

3）YARN-Storm ApplicationMaster 在自己内部启动Nimbus和UI服务；

4)YARN-Storm ApplicationMaster 根据用户配置向RM申请资源，并在申请到的Container中启动Supervisor服务；

 

3.3 组件栈

 

3.4 特性分析

 

简单的编程模型。

类似于MapReduce降低了并行批处理复杂性，Storm降低了进行实时处理的复杂性。

 

服务化

一个服务框架,支持热部署,即时上线或下线App.

 

可以使用各种编程语言

你可以在Storm之上使用各种编程语言。默认支持Clojure、Java、Ruby和Python。要增加对其他语言的支持，只需实现一个简单 的Storm通信协议即可。

 

容错性

Storm会管理工作进程和节点的故障。

 

水平扩展

计算是在多个线程、进程和服务器之间并行进行的。

可靠的消息处理

Storm保证每个消息至少能得到一次完整处理。任务失败时，它会负责从消息源重试消息。

 

快速

系统的设计保证了消息能得到快速的处理，使用ZeroMQ作为其底层消息队列。

 

本地模式

Storm有一个“本地模式”，可以在处理过程中完全模拟Storm集群。这让你可以快速进行开发和单元测试。

 

部署性

依赖于Zookeeper进行任务状态的维护，必须首先部署Zookeeper。

4．三种框架的对比分析

 

对比分析

如果对延迟要求不高的情况下，建议使用Spark Streaming，丰富的高级API，使用简单，天然对接Spark生态栈中的其他组 件，吞吐量大，部署简单，UI界面也做的更加智能，社区活跃度较高，有问题响应速度也是比较快的，比较适合做流式的ETL，而 且Spark的发展势头也是有目共睹的，相信未来性能和功能将会更加完善。

 

如果对延迟性要求比较高的话，建议可以尝试下Flink，Flink是目前发展比较火的一个流系统，采用原生的流处理系统，保证了低延迟性，在API和容错性上也是做的比较完善，使用起来相对来说也是比较简单的，部署容易，而且发展势头也越来越好，相信后面社区问题的响应速度应该也是比较快的。

 

个人对Flink是比较看好的，因为原生的流处理理念，在保证了低延迟的前提下，性能还是比较好的，且越来越易用，社区也在不断 发展。

 

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