如何使用Apache Pulsar和Apache Flink進行批流一體的彈性數據處理

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使用Apache Pulsar和Apache Flink進行批流一體的彈性數據處理

越來越多的應用采用流計算來提供低延時的數據處理。流計算具有一個特別有吸引力的特征，就是它在概念上統一了批處理（有邊界的靜態歷史數據）和連續的近實時數據處理（無邊界的流、事件數據）。

Flink在計算框架和編程邏輯上實現了批流統一；然而，在實踐中，實現一個真正意義上批流統一的數據架構并不容易。因為近實時的流、事件數據通常使用消息隊列、日志存儲系統進行存儲，而批處理需要的靜態數據，通常使用文件系統、對象存儲進行存儲。這就意味著，數據科學家還是需要編寫兩套不同的計算邏輯來訪問存儲在不同存儲系統中的數據。

Apache Pulsar是Yahoo開源的下一代分布式消息系統，在今年9月從Apache軟件基金會畢業成為頂級項目。Pulsar特有的分層分片的架構，在保證大數據消息流系統的性能和吞吐量的同時，也提供了高可用性、高可擴展性和易維護性。分片架構將消息流數據的存儲粒度從分區拉低到了分片，以及相應的層級化存儲，使Pulsar成為unbounded streaming data storage的不二之選。這使得Pulsar可以更完美地匹配和適配Flink的批流一體的計算模式。

我們將會簡單介紹一下什么是Pulsar，Pulsar的分層和分片架構，以及為什么Pulsar的這種架構可以更好地適配Flink的批流一體計算框架，并介紹Pulsar怎么跟Flink進行結合進行批流一體的計算。

下一代大數據處理引擎王者 -- Apache Flink

Apache Flink被公認為最有可能成為下一代大數據計算引擎的翹楚與王者，一經問世，就被定義為“顛覆者”、“黑馬”、“未來”。

十五年前，Google的“三駕馬車”初登舞臺，一時間風頭無兩，隨后出現的Hadoop拉開了開源大數據發展的序幕，如今伴隨著數據時效性要求越來越高，以及人工智能的興起， Apache Flink（以下簡稱Flink），在大數據領域異軍突起。

Flink猶如大數據領域的一股“清流”，一經出現即展現出了驚人的潛力：它既能保證數據一致性“Exactly Once"，又能實時快速的處理海量數據。與生俱來的Watermark功能讓它能對復雜數據亂序場景應對自如，它充分體現了“批”、“流”一體的完美結合同時又代表著“流”、“表”二象性的和諧統一。

 面對海量數據處理的痛點，它能夠幫助企業和開發者輕松在以流為基礎的各種計算中獲得洞察的價值； 它不僅可以真正實現實時數據分析，還可以分析海量歷史數據，并極大地簡化數據處理流程。不僅如此，Flink還擁有完備的語義和強大的性能，這使得應用程序的開發變得簡單， 其架構也使得應用程序的維護變得異常容易。

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