理解大数据处理及其工具：Kafka 与 Spark
处理大数据是当今组织面临的巨大挑战之一，尤其是在需要实时处理海量数据时，情况更加复杂。本文将深入探讨大数据处理的概念、流程，并详细介绍两个杰出的数据处理工具：Apache Kafka 和 Spark。
数据处理的定义与执行方式
数据处理可以定义为对信息进行任何形式的操作，无论是否采用自动化方式。它涵盖了信息的收集、排序、组织，并根据逻辑和适当的解释进行处理。简单来说，当用户访问数据库并得到搜索结果时，正是数据处理提供了所需的答案。提取的搜索结果正是数据处理的产物，这也是信息技术领域关注数据处理的核心原因。
传统的数据处理方法依赖于简单的软件。 然而，随着大数据的出现，情况发生了显著变化。 大数据指的是容量可达数百TB甚至PB级的信息集合。更为重要的是，这些信息通常需要持续更新。例如，来自联络中心、社交媒体和证券交易所的交易数据都属于此类。这些数据通常被称为“数据流”，它是一种连续、不受限制的数据流动，其主要特点是数据没有明确的边界，因此无法预测数据流的开始或结束时间。
数据在抵达目的地时即被处理，这也被一些作者称为“实时”或“在线”处理。 另一种方法是“批量”或“离线”处理，其中数据块在数小时或数天的时间窗口内进行处理。 批处理通常在夜间进行，用于整合当天的数据。 而有些情况下，生成过时报告的时间窗口甚至可能长达一周或一个月。
当前，针对流式传输的最佳大数据处理平台多为开源，如 Kafka 和 Spark。这些平台允许使用各种互补的工具。由于是开源，它们发展迅速，并能集成更多工具。这确保了可以以可变速率接收来自不同来源的数据流，而不会发生任何中断。
接下来，我们将详细分析并比较两个最受认可的数据处理工具：
阿帕奇卡夫卡 (Apache Kafka)
Apache Kafka 是一种消息系统，旨在构建处理连续数据流的应用程序。最初由 LinkedIn 开发，Kafka 基于日志结构。日志是一种基本的存储形式，新信息总是被添加到文件的末尾。
Kafka 是处理大数据的强大方案之一，其核心优势在于高吞吐量。借助 Apache Kafka，甚至可以将批量数据实时转换。
Apache Kafka 采用发布-订阅模式。一个应用程序发布消息，而订阅的应用程序则接收这些消息。消息发布和接收之间的时间间隔极短，通常以毫秒计，这使得 Kafka 解决方案具有低延迟的特性。
卡夫卡的工作原理
Apache Kafka 的架构主要包括生产者、消费者和集群本身。生产者是向集群发布消息的任何应用程序，而消费者则是从 Kafka 接收消息的任何应用程序。 Kafka 集群是一组节点，它们协同工作，形成一个统一的消息服务实例。
一个 Kafka 集群由多个代理（broker）组成。 代理是 Kafka 服务器，它接收来自生产者的消息并将它们写入磁盘。 每个代理管理一个主题（topic）列表，每个主题又被划分为多个分区（partition）。
当代理接收到消息后，它会将消息发送给每个主题的已注册消费者。
Apache Kafka 的设置由 Apache Zookeeper 管理。Zookeeper 负责存储集群的元数据，包括分区的位置、名称列表、主题列表和可用的节点。 因此，Zookeeper 负责维护集群中不同元素之间的同步。
Zookeeper 非常重要，因为 Kafka 本身是一个分布式系统，意味着写入和读取操作由多个客户端同时执行。当出现故障时，Zookeeper 会选举一个替代者并恢复操作。
应用场景
Kafka 已经变得非常流行，尤其是被广泛用作消息传递工具，但其用途远不止于此。它可以在各种场景中发挥作用，以下列举几个例子：
消息传递
支持异步通信，将通信方解耦。在这种模式下，一方将数据作为消息发送到 Kafka，随后另一个应用程序可以使用它。
活动追踪
能够存储和处理用户与网站交互的数据，例如页面浏览量、点击量和数据输入等。这类活动通常会产生大量数据。
指标
涉及聚合来自多个来源的数据和统计信息，从而生成集中化的报告。
日志聚合
集中聚合和存储来自其他系统的日志文件。
流处理
对数据管道进行处理，其中包括多个阶段，原始数据从主题中获取，并经过聚合、丰富或转换为其他主题。
为了支持这些功能，Kafka 平台本质上提供了三个 API：
- Streams API：作为流处理器，使用来自一个主题的数据，对其进行转换，然后将其写入另一个主题。
- 连接器 API：允许将主题连接到现有的系统，例如关系数据库。
- 生产者和消费者 API：允许应用程序发布和使用 Kafka 数据。
优点
复制、分区和有序
Kafka 中的消息按照它们到达的顺序，跨集群节点的分区进行复制，以保证安全性和传递速度。
数据转换
借助 Apache Kafka，甚至可以使用批处理 ETL 流 API 实时转换批处理数据。
顺序磁盘访问
Apache Kafka 将消息保存在磁盘上而不是内存中，原因是为了提高效率。 尽管在大多数情况下，内存访问速度更快，尤其是在考虑访问内存中的随机位置的数据时。 然而，Kafka 使用顺序访问，在这种情况下，磁盘的效率更高。
阿帕奇星火 (Apache Spark)
Apache Spark 是一种用于大数据处理的计算引擎和库集合，它支持跨集群并行处理数据。Spark 是 Hadoop 和 Map-Reduce 编程模型的演变。通过高效利用内存，避免在处理过程中将数据存储到磁盘，Spark 的处理速度可提升高达 100 倍。
Spark 分为三个层次：
- 底层 API：该层包含运行作业的基本功能以及其他组件所需的功能。 此层还包括对安全、网络、调度以及对文件系统（如 HDFS、GlusterFS、Amazon S3 等）的逻辑访问的管理。
- 结构化 API：结构化 API 层通过 DataSet 或 DataFrame 处理数据操作，这些数据可以以 Hive、Parquet、JSON 等格式读取。 通过使用 SparkSQL（允许我们在 SQL 中编写查询的 API），我们可以按照所需的方式操作数据。
- 高级：在最高级别，我们拥有包含各种库的 Spark 生态系统，包括 Spark Streaming、Spark MLlib 和 Spark GraphX。 他们负责处理流式摄取和外围流程，例如崩溃恢复、创建和验证经典机器学习模型，以及处理图形和算法。
Spark 的工作原理
Spark 应用程序的架构主要包含三个部分：
驱动程序 (Driver Program)：负责编排数据处理的执行过程。
集群管理器 (Cluster Manager)：负责管理集群中不同机器的组件。 只有当 Spark 以分布式模式运行时才需要。
工作节点 (Worker Node)：这些是执行程序任务的机器。 如果 Spark 在本地机器上运行，则它将同时扮演驱动程序和工作节点的角色。 这种 Spark 运行方式称为独立模式。
Spark 代码可以使用多种不同的语言编写。Spark 控制台（也称为 Spark Shell）是交互式的，用于学习和探索数据。
一个 Spark 应用程序由一个或多个作业（Job）组成，能够支持大规模数据处理。
当涉及执行时，Spark 有两种模式：
- 客户端：驱动程序直接在客户端运行，无需通过资源管理器。
- 集群：驱动程序通过资源管理器在 Application Master 上运行（在集群模式下，如果客户端断开连接，应用程序将继续运行）。
必须正确使用 Spark，以便资源管理器等相关服务能够识别每次执行的需求，从而实现最佳性能。 因此，开发人员需要了解运行 Spark 作业的最佳方法、构建调用的结构，并按需构建和配置执行器。
Spark 作业主要使用内存，因此通常需要为工作节点执行器调整 Spark 配置值。 根据 Spark 工作负载，可以确定某些非标准 Spark 配置可提供更优化的执行性能。 为此，可以在各种可用配置选项和默认 Spark 配置之间进行比较测试。
应用场景
Apache Spark 擅长处理大量数据，无论这些数据是实时还是存档的、结构化还是非结构化的。以下是它的一些典型应用场景：
数据丰富
公司经常会将历史客户数据与实时行为数据结合使用。 Spark 可以帮助构建连续的 ETL 管道，将非结构化事件数据转换为结构化数据。
触发事件检测
Spark Streaming 允许快速检测并响应可能表明潜在问题或欺诈的异常或可疑行为。
复杂的会话数据分析
使用 Spark Streaming，可以对与用户会话相关的事件（例如用户登录应用程序后的活动）进行分组和分析。 此信息还可用于持续更新机器学习模型。
优点
迭代处理
如果任务需要重复处理数据，Spark 的弹性分布式数据集 (RDD) 允许执行多次内存映射操作，而无需将中间结果写入磁盘。
图形处理
Spark 的计算模型与 GraphX API 非常适合图形处理的典型迭代计算。
机器学习
Spark 拥有 MLlib — 一个内置的机器学习库，它提供了各种现成的算法，并且可以在内存中运行。
卡夫卡与星火的对比
尽管 Kafka 和 Spark 具有相似的关注度，但两者之间仍然存在一些显著差异。 我们来仔细研究一下。
#1。 数据处理
Kafka 是一种实时数据流和存储工具，主要负责在应用程序之间传输数据。 但它本身并不足以构建完整的解决方案。 因此，Kafka 无法完成的任务需要诸如 Spark 之类的其他工具。 另一方面，Spark 是一种优先考虑批处理的数据处理平台，它可以从 Kafka 主题提取数据并将其转换为组合模式。
#2。 内存管理
Spark 使用弹性分布式数据集 (RDD) 进行内存管理。 它不是尝试处理庞大的数据集，而是将它们分布在集群中的多个节点上。 相比之下，Kafka 使用类似于 HDFS 的顺序访问，并将数据存储在缓冲存储器中。
#3。 ETL 转换
Spark 和 Kafka 都支持 ETL 转换过程，该过程将记录从一个数据库复制到另一个数据库，通常是从事务基础 (OLTP) 到分析基础 (OLAP)。 然而，与内置 ETL 处理能力的 Spark 不同，Kafka 依赖于 Streams API 来支持 ETL 转换。
#4。 数据持久性
Spark 对 RRD 的使用允许您将数据存储在多个位置以供将来使用，而在 Kafka 中，您必须在配置中定义数据集对象才能持久化数据。
#5。 易用性
Spark 是一个全面的解决方案，它支持各种高级编程语言，因此学习起来更轻松。 Kafka 依赖于许多不同的 API 和第三方模块，这可能会增加其使用难度。
#6。 恢复
Spark 和 Kafka 都提供了数据恢复选项。 Spark 使用 RRD，可以持续保存数据，并在集群出现故障时进行恢复。
Kafka 不断复制集群内部的数据，并在代理之间进行备份，这允许您在出现故障时转移到不同的代理。
Spark 和 Kafka 的共同点
| Apache Spark | Apache Kafka | |
| 开源 | 是 | 是 |
| 构建数据流应用程序 | 是 | 是 |
| 支持状态处理 | 是 | 是 |
| 支持 SQL | 是 | 是 |
总结
Kafka 和 Spark 都是用 Scala 和 Java 编写的开源工具，可用于构建实时数据流应用程序。它们有几个共同点，包括状态处理、对 SQL 的支持和 ETL 功能。 Kafka 和 Spark 也可以作为互补工具，协同解决应用程序之间传输数据的复杂性问题。