Rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata berdasarkan Java

Rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata berasaskan Java: Apache Storm: platform pemprosesan masa nyata yang diedarkan sesuai untuk aliran data tanpa had Konsep teras ialah "topologi". Apache Flink: Enjin pemprosesan teragih bersatu, memfokuskan pada pemprosesan keadaan dan pemprosesan strim, menggunakan konsep "aliran data" dan pengaturcaraan "talian paip".

Rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata berasaskan Java

Pemprosesan data besar masa nyata telah menjadi satu keperluan bagi perusahaan moden untuk memproses aliran data besar-besaran dan mengekstrak nilai daripadanya. Java telah menjadi pilihan popular untuk rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata kerana kuasa dan serba bolehnya. Artikel ini akan memperkenalkan dua rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata Java yang popular: Apache Storm dan Apache Flink, dan menunjukkan kes praktikalnya.

Apache Storm

Apache Storm ialah platform pemprosesan masa nyata teragih yang direka untuk mengendalikan aliran data yang tidak terhad dan berterusan. Konsep teras Storm ialah "topologi", yang merupakan perwakilan grafik siri "muncung" dan "bolt" yang melaluinya data mengalir untuk pemprosesan dan transformasi. Nozel bertanggungjawab untuk menelan aliran data daripada sumber data (cth., Apache Kafka), manakala bolt bertanggungjawab untuk melaksanakan operasi pemprosesan pada data (cth., penapisan, pengagregatan dan cantuman).

Kes Praktikal: Pengesanan Penipuan Masa Nyata

Sebuah peruncit dalam talian yang besar membina sistem pengesanan penipuan masa nyata menggunakan Storm. Sistem memproses aliran data transaksi pelanggan daripada tapak web dan aplikasi mudah alihnya. Topologi Storm menggunakan pelbagai bolt seperti bolt penapis (untuk mengenal pasti transaksi yang mencurigakan), bolt pengagregatan (untuk mengira jumlah urus niaga) dan bolt keputusan (untuk memutuskan sama ada untuk menyekat transaksi).

Apache Flink

Apache Flink, sebaliknya, ialah enjin pemprosesan teragih bersatu untuk pemprosesan negeri dan pemprosesan strim. Flink mengguna pakai konsep aliran data, membolehkan pengguna menulis aplikasi teragih pada aliran data tanpa had. Aplikasi Flink diwakili oleh DAG (graf asiklik terarah) yang dipanggil "paip" yang melakukan transformasi dan operasi pada aliran data.

Kes praktikal: analisis log masa nyata

Sebuah syarikat teknologi besar menggunakan Flink untuk membina platform analisis log masa nyata. Platform ini mengendalikan aliran data log daripada aplikasi dan perkhidmatannya. Saluran paip Flink menggunakan pelbagai operator (operasi transformasi dalam Flink) seperti operator penapis (untuk mengekstrak maklumat utama), operator pengagregatan (untuk mengira statistik peristiwa) dan operator pembelajaran mesin (untuk mengenal pasti corak tidak normal).

Kesimpulan

Apache Storm dan Apache Flink ialah dua rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata yang berkuasa berdasarkan Java. Storm pandai mengendalikan aliran data tanpa had, manakala Flink memfokuskan pada pemprosesan keadaan dan pengaturcaraan saluran paip. Dengan menyediakan API yang kaya dan prestasi cemerlang, rangka kerja ini membolehkan pembangun membina aplikasi pemprosesan data besar yang boleh skala, cekap dan masa nyata.

Atas ialah kandungan terperinci Rangka kerja pemprosesan data besar masa nyata berdasarkan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!