Utiliser Samza et Flink pour le streaming dans Beego

Avec l'avènement de l'ère du Big Data, la demande de traitement de données massives est de plus en plus élevée, la technologie de traitement de flux est donc devenue l'une des solutions importantes. Apache Samza et Apache Flink sont des frameworks de traitement de streaming leaders du secteur. Dans cet article, nous explorerons comment utiliser Samza et Flink pour le streaming dans Beego.

1. Introduction au framework Beego

Beego est un framework web basé sur le langage Go qui fournit de nombreuses fonctions, telles que l'API RESTful, le moteur de template, ORM et traitement du streaming, etc. Il s’agit d’un framework léger, facile à utiliser et à développer. Beego a également une forte extensibilité et peut être étendu avec des middlewares et des modules personnalisés. De plus, les performances de Beego sont également très bonnes et peuvent gérer des scénarios à forte concurrence.

2. Apache Samza Introduction

Apache Samza est un framework de streaming open source maintenu et développé par Apache Software Foundation. Il utilise Apache Kafka comme système de messagerie et gère les flux de données comme des fonctions sans état. Par conséquent, Samza peut être facilement intégré à Kafka et prend en charge un traitement haute fiabilité et à faible latence. Samza prend également en charge le traitement par lots en streaming, ce qui signifie que les données Kafka peuvent être intégrées et traitées, et prend en charge les fonctions de fenêtre, les opérations d'agrégation et de corrélation, etc.

3. Apache Flink Introduction

Apache Flink est un framework de traitement de streaming maintenu et développé par Apache Software Foundation. Contrairement à Samza, il peut gérer des flux de données avec état. Le principe de conception de base de Flink est de faire face à des scénarios à faible latence et à haute fiabilité et de prendre en charge des fonctions avancées de calcul hybride flux-batch. Flink fournit également des API et des outils de haut niveau, tels que CEP, des bibliothèques d'apprentissage automatique, etc.

4. Utiliser Samza et Flink dans Beego pour le streaming

Beego, en tant que framework Web, ne fournit pas de fonctionnalité de streaming lui-même. Cependant, étant donné que le langage Go offre d'excellentes performances dans les scénarios de concurrence élevée, l'utilisation de Samza et Flink pour le traitement du streaming dans Beego est une solution.

Tout d'abord, importez les packages de dépendances Samza et Flink dans l'application :

import (
    "github.com/apache/samza-go/api/runner"
    "github.com/apache/flink/.../api"
)

Ensuite, utilisez le routeur et le contrôleur de Beego pour prétraiter les données :

func (c *MainController) HandleStreamData() {
    data := c.Ctx.Input.RequestBody
    // 进行数据预处理
}

#🎜🎜 #Ensuite, les données sont transmises à Samza ou Flink sous forme de messages pour traitement. Voici Samza comme exemple :

Définissez d'abord la fonction de traitement :

func handleStreamData(ctx runner.Context, msg *sarama.ConsumerMessage) {
    // 处理流数据
    ctx.Send("output-stream", ...)
}

Ensuite, définissez la tâche Samza dans l'application :

task := runner.NewTask(func(ctx runner.Context) {
    // 定义输入和输出流
    input := sarama.ConsumerMessage{}
    output := sarama.ProducerMessage{}
    // 使用输入流订阅Kafka消息
    err := input.ReadKafka(...)
    if err != nil {...}
    defer input.Close()
    // 处理数据流
    for {
        select {
        case <-ctx.SignalChan():
            return
        case msg := <-input.Msg():
            handleStreamData(ctx, msg)
        }
    }
}, ...)

Enfin, démarrez la tâche Samza dans l'application :

task.Run()

Conclusion

Cet article décrit comment utiliser Samza et Flink pour le streaming dans Beego. En utilisant les routeurs et les contrôleurs de Beego pour traiter les données et en les transmettant à Samza ou Flink sous forme de messages à traiter, il est possible de réaliser un traitement de données en continu dans des scénarios à haute concurrence. Étant donné que Samza et Flink offrent tous deux une fiabilité élevée, une faible latence et offrent de riches capacités informatiques hybrides flux-batch, ils peuvent devenir d'excellentes solutions pour le traitement des flux.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!