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数据计算-流计算技术可以动态实时地刷新用户访问数据

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「此外,流計算技術面對的是源源不斷湧入的數據,而如果還像批處理那樣來計算數據的話,就可能會導致計算根本無法結束,或隨着時間的推移需要保存的數據越來越多,給內存造成巨大壓力。」劉馳補充道,「數據不斷產生,就需要計算持續進行。但計算時間一長,出問題的概率就會大大增加。一旦出現問題,一些在計算過程中緩存下來的數據該被怎麼長期保存、怎麼恢復就會成為比較大的問題。」

實時採集、實時計算、實時查詢劉馳向記者介紹道,流計算的處理流程一般包含三個階段:數據實時採集、數據實時計算和實時查詢服務。

本報記者崔爽如何扛住流量「洪峰」,是每年「雙十一」的技術大考。隨着流量的飆升,這一大考無疑變得越來越難。

那麼,什麼是流計算?它是如何抗住「雙十一」流量「洪峰」的?對此,科技日報記者採訪了業內專家。

然後,不同於批量計算等待數據集成全部完成後才啟動計算作業,流式計算作業是一種常駐計算服務,一旦啟動將一直處於等待事件觸發的狀態,即一有小批量數據進入流式數據存儲系統,流計算系統就會立刻計算並得出結果。「同時,部分電商平台的流計算團隊,還使用了增量計算模型,將大批量數據分批進行增量計算,進一步減少單次運算規模並有效降低整體運算時延。」劉馳說。

以內存取代硬盤實現快速處理北京理工大學計算機學院副院長、教授劉馳在接受科技日報記者採訪時解釋道,流計算指當一條數據被處理完后,立刻被序列化到內存中,然後通過網絡傳輸到下一個節點,由下一個節點繼續處理。「這種流式處理技術,是以內存取代硬盤的方式來實現數據快速處理,這是流計算之所以能夠高效處理數據的根本原因。」他表示。

首先,後台工作人員會用實時數據集成工具,將數據實時傳輸到流式數據存儲系統。具體過程是,系統將長時間累積的大量數據,平攤到每個計算時間節點,數據會被不停地進行小批量實時傳輸。此時,數據將會被源源不斷地寫入流數據存儲系統,不需要預先加載的過程。同時,在此過程中,數據是持續流動的,在計算完成後就會被立刻丟棄。

據劉馳介紹,流計算具有高性能、海量式、實時性、分佈式、易用性、可靠性等多項優勢,主要的應用方向有,對金融與科學計算中的數據進行快速運算和分析;對存在於社交網站、電子郵件、視頻、電話記錄、電子感應器中的數字格式信息流進行快速處理並反饋等。

「雙十一」剛過,各大電商紛紛公布當日戰績。從目前公布的數據不難看出,今年「雙十一」的訂單創建量峰值創下新高,單日數據處理量紀錄也再次被刷新。

最後,採用數據批處理方式,通常需要等待數據計算結果得出后,才能批量將數據傳輸到在線系統。而流式處理方式可在每次小批量數據計算工作完成後,就立刻將計算結果寫入在線系統。「這樣無需等待全部數據計算工作完成,我們就可在流計算數據查詢系統中,查詢到在線系統的數據處理結果。技術人員也可將實時結果發送給可視化系統,以實現計算結果的實時化展示。」劉馳說。

「流式處理可被用於兩種不同的計算場景:事件流和持續計算。」劉馳介紹道,在事件流場景,系統會持續產生大量的數據,這類數據最早出現在銀行和股票交易領域,也會在互聯網監控、無線通信等領域出現。這些領域的相關業務,需要流計算技術以近乎實時的方式對數據流進行複雜分析。

「如果在系統內存不足的情況下,還要滿足多個用戶的數據請求,那麼每個用戶實際被分到的內存就會很少。此時,應用流式處理技術后,由於內存需求量增加,系統會把原來分給多個用戶的內存資源,全部分給一個用戶。其他需要內存的用戶,則會因為沒有內存可用,被迫進入等待狀態,直到那個佔有內存資源用戶退出后,其他用戶才能使用內存。」劉馳說,同時,實時的計算環境會由於各種各樣的原因,比如網絡延時等,導致程序到達計算節點的順序出現變化。

技術雖強大但仍存在短板不過,劉馳表示,流計算雖然強大,也存在技術短板。

「雙十一」的數據量不僅大,還會實時變化。可以說,每個購物數據都是個性化的、動態的,完成處理它們的工作,需要有強大的計算能力作為支撐。

「而在持續計算場景,比如大型網站,流計算技術可以動態實時地刷新用戶訪問數據,展示網站實時流量的變化情況,分析每天各小時的流量和用戶分佈情況。一些需要實時處理數據的場景也能應用到流計算技術,比如對根據用戶行為產生的日誌文件進行實時分析,對用戶進行商品的實時推薦等。」劉馳介紹道。

「今年的數據處理工作,除了批處理(對數據進行批量處理)外,還有流處理,就是實時處理數據。龐大的交易數據每分鐘、每秒鐘都在變,它們並不是從數據庫裏面統計出來的,而是系統自動一層層把它們彙集上來的。」阿里巴巴集團首席技術官張建鋒表示。他口中的「流處理」就是流計算,即實時計算。對於扛住「雙十一」流量「洪峰」,它功不可沒。

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