《实时数据处理技术》课件

实时数据处理技术本课件旨在全面介绍实时数据处理技术，涵盖从基础概念、关键技术到实际应用的各个方面通过本课件的学习，您将深入了解实时数据处理的背景、挑战和广泛应用场景，掌握流处理、批处理、分布式存储和计算等核心技术，并能将这些技术应用于各种实际业务场景中，从而提升数据处理的效率和价值背景介绍数据爆炸式增长业务需求驱动随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据呈现爆炸式增长的越来越多的业务场景需要对数据进行实时分析和处理，例如金融趋势传统的数据处理方式已无法满足实时性要求，实时数据处风控、电商推荐、网络安全等实时数据处理能够帮助企业快速理技术应运而生响应市场变化，提升竞争力实时数据处理概念定义关键特征与离线数据处理的区别123实时数据处理是指在数据产生后，低延迟、高吞吐量、高可靠性实离线数据处理通常是指对历史数据立即对其进行处理和分析，并在极时数据处理系统需要具备快速处理进行批量处理和分析，侧重于数据短的时间内给出结果的技术它强数据的能力，同时保证数据的准确的完整性和准确性而实时数据处调的是数据的时效性，要求系统能性和可靠性理则更注重数据的时效性和响应速够快速地对数据做出反应度实时数据处理的挑战数据量大数据类型多样实时数据处理系统需要处理海量的数据，这对系统的存储、计算实时数据可能来自不同的数据源，数据类型各异，需要系统具备和网络传输能力提出了很高的要求处理多种数据类型的能力低延迟要求系统复杂性实时数据处理系统需要在极短的时间内给出结果，这对系统的性实时数据处理系统通常需要涉及到多个组件和技术，系统的架构能和优化提出了很高的要求和维护都比较复杂实时数据处理的应用场景金融风控电商推荐网络安全实时监控交易数据，及根据用户的实时行为，实时分析网络流量，及时发现和阻止欺诈行为推荐个性化的商品，提时发现和应对安全威胁，保障资金安全升用户体验和销售额，保障网络安全流处理技术定义1流处理是指对连续不断的数据流进行处理的技术它强调的是数据的实时性和连续性，要求系统能够实时地对数据流进行处理和核心概念分析2数据流、窗口、算子、状态等数据流是指连续不断的数据，窗口是指对数据流进行切分的策略，算子是指对数据进行处理的函常用框架3数，状态是指算子在处理数据过程中需要保存的信息、、等这Apache FlinkApache KafkaStreams Apache Storm些框架都提供了强大的流处理能力，可以满足不同的业务需求流处理系统架构数据源流处理引擎状态存储结果输出数据的来源，例如Kafka、数负责对数据流进行处理和分析用于存储流处理算子在处理数将处理结果输出到下游系统，据库、传感器等的核心组件，例如Flink、据过程中产生的状态信息，例例如数据库、Kafka、等如、等等Storm RocksDB HBase Elasticsearch流处理引擎介绍Apache FlinkApache KafkaStreams1高吞吐、低延迟的流处理框架，支持窗基于Kafka的轻量级流处理框架，易于2口、状态管理、容错等特性使用和部署Spark StreamingApacheStorm4基于Spark的微批处理框架，适用于对3最早的开源流处理框架之一，具有良好实时性要求不高的场景的扩展性和可靠性数据源与输入接口Kafka1高吞吐、可扩展的分布式消息队列，常用于实时数据采集数据库2例如、等，可以通过（）技术实现实时数据同步MySQL PostgreSQLCDC ChangeData Capture消息队列3例如、等，用于异步消息传递RabbitMQ RocketMQ自定义接口4根据业务需求，自定义数据输入接口，例如、等Socket HTTP流处理算子Map FilterKeyBy WindowReduce Aggregate流处理算子是用于对数据流进行处理的函数常用的算子包括Map、Filter、KeyBy、Window、Reduce、Aggregate等不同的算子可以组合起来实现复杂的业务逻辑流处理状态管理内存状态RocksDBHBase将状态存储在内存中，访问速度快，但容嵌入式持久化键值存储，适用于存储大量分布式NoSQL数据库，适用于存储海量状量有限，且存在数据丢失的风险状态数据，具有较高的性能和可靠性态数据，具有良好的扩展性和可靠性状态管理是指对流处理算子在处理数据过程中产生的状态信息进行管理状态管理的目的是保证数据的准确性和一致性，同时提高系统的性能和可靠性流处理结果输出流处理结果输出是指将流处理的结果输出到下游系统常用的输出目标包括数据库（例如MySQL）、消息队列（例如Kafka）、搜索引擎（例如Elasticsearch）、缓存（例如Redis）等根据业务需求选择合适的输出目标流处理作业管理作业提交作业监控作业调优将流处理作业提交到流处理引擎进行执实时监控流处理作业的运行状态，例如根据作业的运行状态，对作业进行调优行CPU使用率、内存使用率、吞吐量、延，例如调整并行度、调整窗口大小等迟等流处理系统容错性1Checkpoint2Savepoint定期将流处理作业的状态保存手动触发将流处理作业的状态到持久化存储中，以便在发生保存到持久化存储中，可以在故障时进行恢复不停止作业的情况下进行状态迁移或升级状态恢复3在发生故障时，从或中恢复流处理作业的状态，Checkpoint Savepoint保证数据的准确性和一致性流处理系统优化策略并行度调优根据系统的资源情况，调整流处理作业的并行度，提高系统的吞吐量窗口大小调优根据业务需求，调整窗口的大小，平衡实时性和准确性状态存储优化选择合适的存储介质和数据结构，提高状态访问的性能数据倾斜处理针对数据倾斜的情况，采取相应的措施，例如数据预处理、自定义分区等批处理与流处理对比批处理流处理处理静态数据集，强调数据的完整性和准确性，适用于离线分析处理连续不断的数据流，强调数据的实时性和响应速度，适用于场景实时分析场景批处理技术定义1批处理是指对静态数据集进行批量处理的技术它强调的是数据的完整性和准确性，适用于离线分析场景核心概念

2、、等是一种分布式计MapReduce Hadoop Hive MapReduce算模型，是一个开源的分布式计算平台，是一个基HadoopHive常用框架3于的数据仓库工具Hadoop、、等这些框架都Apache HadoopApache SparkApache Hive提供了强大的批处理能力，可以满足不同的业务需求批处理系统架构数据源数据的来源，例如、数据库、文件系统等HDFS批处理引擎负责对数据进行批量处理和分析的核心组件，例如MapReduce、等Spark数据存储用于存储处理结果的系统，例如、数据库、文件系统等HDFS批处理作业调度Fair Scheduler2公平调度算法，为每个用户分配相同的资源FIFO1先进先出调度算法，按照作业提交的顺序依次执行Capacity Scheduler容量调度算法，将集群资源划分为多个3队列，每个队列分配一定的资源批处理数据输入输出HDFS1分布式文件系统，适用于存储海量数据Hadoop数据库2例如、等，可以通过连接进行数据读写MySQL PostgreSQLJDBC文件系统3例如本地文件系统、等，适用于存储小规模数据NFS批处理作业容错重试机制数据备份任务分解批处理作业容错是指在作业执行过程中，如果发生故障，系统能够自动恢复，保证作业的顺利完成常用的容错机制包括重试机制、数据备份、任务分解等批处理作业优化数据分区数据压缩查询优化将数据按照一定的规则划分成多个分区，对数据进行压缩，减少存储空间和网络传优化查询语句，提高查询效率提高数据访问的并行度输的开销批处理作业优化是指通过各种技术手段，提高作业的执行效率，降低资源消耗常用的优化策略包括数据分区、数据压缩、查询优化等分布式存储技术分布式存储技术是指将数据存储在多台计算机上，构成一个逻辑上的整体分布式存储技术可以提高数据的可靠性、可用性和扩展性常用的分布式存储技术包括分布式文件系统、分布式数据库、分布式消息队列等分布式文件系统定义常用系统分布式文件系统是指将文件存储在多台计算机上，构成一个逻辑HDFS、Ceph、GlusterFS等HDFS是Hadoop的分布式文件系上的整体它具有高可靠性、高可用性和高扩展性等特点统，Ceph是一个开源的分布式存储系统，GlusterFS是一个开源的分布式文件系统分布式数据库定义1分布式数据库是指将数据库存储在多台计算机上，构成一个逻辑上的整体它具有高可靠性、高可用性和高扩展性等特点常用系统

2、、等是一个开源的分布式TiDB CockroachDBOceanBase TiDB数据库，是一个开源的分布式数据库，HTAP CockroachDBSQL是一个阿里巴巴自研的分布式关系数据库OceanBase分布式消息队列定义分布式消息队列是指将消息存储在多台计算机上，构成一个逻辑上的整体它具有高可靠性、高可用性和高扩展性等特点常用系统、、等是一个高吞吐、可扩展的分布Kafka RabbitMQRocketMQ Kafka式消息队列，是一个实现了协议的消息队列，RabbitMQ AMQPRocketMQ是一个阿里巴巴自研的分布式消息队列分布式计算框架Hadoop SparkFlink一个开源的分布式计算一个快速的通用集群计一个高吞吐、低延迟的平台，提供了算引擎，支持多种计算流处理框架，支持窗口MapReduce计算模型模型、状态管理、容错等特性业务实时大屏展示数据采集1从各种数据源采集实时数据，例如、数据库、等Kafka API数据处理2对采集到的数据进行清洗、转换、聚合等处理，得到需要展示的指标数据存储3将处理后的数据存储到合适的存储介质中，例如、Redis Elasticsearch等数据展示4通过可视化工具，将数据以图表、表格等形式展示在大屏上时间序列分析定义时间序列分析是指对按照时间顺序排列的数据进行分析，以揭示数据的变化规律和趋势常用方法移动平均、指数平滑、模型等这些方法可以用于预测ARIMA未来的数据，或者发现异常的数据应用场景股票价格预测、销量预测、气象预测等实时异常预警异常检测2使用各种算法检测数据中的异常情况，例如突增、突降、波动等数据采集1从各种数据源采集实时数据告警通知当检测到异常情况时，及时发出告警通3知，例如短信、邮件、电话等实时风险控制数据采集1从各种数据源采集实时数据，例如交易数据、用户行为数据等风险评估2根据采集到的数据，评估用户的风险等级风险控制3根据用户的风险等级，采取相应的风险控制措施，例如限制交易、冻结账户等实时用户画像基本属性兴趣偏好行为习惯消费能力实时用户画像是指根据用户的实时行为，构建用户的画像，包括用户的基本属性、兴趣偏好、行为习惯、消费能力等用户画像可以用于个性化推荐、精准营销等场景实时个性化推荐协同过滤内容推荐规则推荐根据用户的历史行为，找到相似的用户或根据用户的兴趣偏好，推荐相似的商品根据预定义的规则，进行推荐商品，进行推荐实时个性化推荐是指根据用户的实时行为，进行个性化的商品推荐常用的推荐算法包括协同过滤、内容推荐、规则推荐等网络流量分析网络流量分析是指对网络流量进行分析，以了解网络的运行状态、发现安全威胁等网络流量分析可以用于网络安全、网络优化等场景交通数据分析数据来源分析内容交通数据来源于各种传感器、摄像头、GPS等设备交通数据分析可以用于交通流量预测、交通拥堵分析、路线规划等金融交易监控数据来源监控内容12金融交易数据来源于银行、证券交易所、支付平台等金融交易监控可以用于欺诈检测、风险控制、洗钱监测等工业物联网数据处理数据来源工业物联网数据来源于各种传感器、设备、仪表等处理内容工业物联网数据处理可以用于设备状态监测、故障诊断、预测性维护等医疗健康实时监测数据来源监测内容医疗健康数据来源于各种可穿戴设备医疗健康实时监测可以用于心率监测、传感器、医疗设备等、血压监测、睡眠监测、疾病预警等实时数据处理最佳实践选择合适的框架1根据业务需求选择合适的流处理框架和批处理框架优化系统性能2通过各种技术手段优化系统的性能，例如并行度调优、窗口大小调优、状态存储优化等保证数据质量3通过数据清洗、数据校验等手段，保证数据的质量提高系统可靠性4通过容错机制、监控报警等手段，提高系统的可靠性实时数据处理技术发展趋势流批一体将流处理和批处理融合在一起，实现更高效的数据处理智能化利用人工智能技术，实现更智能的数据处理和分析Serverless采用架构，降低运维成本，提高资源利用率Serverless总结与展望应用广泛1技术挑战2快速发展3实时数据处理技术在各个领域都有着广泛的应用，同时也面临着诸多技术挑战随着技术的不断发展，实时数据处理将在未来发挥越来越重要的作用希望本课件能够帮助您更好地了解和掌握实时数据处理技术。