Echtzeit-Big-Data-Verarbeitungsframework basierend auf Java: Apache Storm: eine verteilte Echtzeit-Verarbeitungsplattform, die für unbegrenzten Datenfluss geeignet ist. Das Kernkonzept ist „Topologie“. Apache Flink: Einheitliche verteilte Verarbeitungs-Engine, die sich auf Zustandsverarbeitung und Stream-Verarbeitung konzentriert und das Konzept der „Datenfluss“- und „Pipeline“-Programmierung verwendet.
Echtzeit-Big-Data-Verarbeitung ist für moderne Unternehmen zu einer Notwendigkeit geworden, um riesige Datenströme zu verarbeiten und daraus Mehrwert zu ziehen. Java ist aufgrund seiner Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit zu einer beliebten Wahl für Echtzeit-Big-Data-Verarbeitungsframeworks geworden. In diesem Artikel werden zwei beliebte Java-Frameworks für die Echtzeit-Big-Data-Verarbeitung vorgestellt: Apache Storm und Apache Flink, und ihre praktischen Fälle demonstriert.
Apache Storm ist eine verteilte Echtzeit-Verarbeitungsplattform, die für die Verarbeitung unbegrenzter und kontinuierlicher Datenströme entwickelt wurde. Das Kernkonzept von Storm ist eine „Topologie“, eine grafische Darstellung einer Reihe von „Düsen“ und „Bolzen“, durch die Daten zur Verarbeitung und Transformation fließen. Düsen sind für die Aufnahme von Datenströmen aus Datenquellen (z. B. Apache Kafka) verantwortlich, während Bolzen für die Durchführung von Verarbeitungsvorgängen an den Daten (z. B. Filterung, Aggregation und Verknüpfungen) verantwortlich sind.
Praktischer Fall: Echtzeit-Betrugserkennung
Ein großer Online-Händler baute mit Storm ein Echtzeit-Betrugserkennungssystem auf. Das System verarbeitet Kundentransaktionsdatenströme von seiner Website und seinen mobilen Anwendungen. Die Storm-Topologie verwendet verschiedene Bolts wie Filterbolts (zur Identifizierung verdächtiger Transaktionen), Aggregationsbolts (zur Berechnung der Gesamtzahl der Transaktionen) und Entscheidungsbolts (zur Entscheidung, ob eine Transaktion blockiert werden soll).
Apache Flink hingegen ist eine einheitliche verteilte Verarbeitungs-Engine für die Zustandsverarbeitung und Stream-Verarbeitung. Flink übernimmt das Konzept der Datenströme und ermöglicht Benutzern das Schreiben verteilter Anwendungen auf unbegrenzten Datenströmen. Flink-Anwendungen werden durch DAGs (Directed Asymmetric Graphs) dargestellt, sogenannte „Pipes“, die Transformationen und Operationen an Datenströmen durchführen.
Praktischer Fall: Echtzeit-Protokollanalyse
Ein großes Technologieunternehmen nutzte Flink, um eine Echtzeit-Protokollanalyseplattform aufzubauen. Die Plattform verarbeitet Protokolldatenströme von ihren Anwendungen und Diensten. Flink-Pipelines nutzen verschiedene Operatoren (Transformationsoperationen in Flink), wie Filteroperatoren (um Schlüsselinformationen zu extrahieren), Aggregationsoperatoren (um Ereignisstatistiken zu berechnen) und Operatoren für maschinelles Lernen (um abnormale Muster zu identifizieren).
Apache Storm und Apache Flink sind zwei leistungsstarke Echtzeit-Big-Data-Verarbeitungsframeworks auf Basis von Java. Storm ist gut im Umgang mit unbegrenzten Datenströmen, während Flink sich auf Zustandsverarbeitung und Pipeline-Programmierung konzentriert. Durch die Bereitstellung umfangreicher APIs und herausragender Leistung ermöglichen diese Frameworks Entwicklern die Erstellung skalierbarer, effizienter Big-Data-Verarbeitungsanwendungen in Echtzeit.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAuf Java basierendes Echtzeit-Big-Data-Verarbeitungsframework. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
