实时大数据面试题 - 流处理、批处理和微批处理

1. 数据处理模型：流处理、批处理和微批处理

我们首先来认识一些基本的数据处理模型。在大数据世界中，你会遇到流处理、批处理和微批处理这三种模型。

流处理是一种实时的数据处理方式，数据一生成就立即被处理，无需等待。其连续且高效的特性使得它适用于需要实时分析结果的场景，例如实时股票市场分析或网络监控。流处理的代表有 Apache Flink 和 Apache Storm。

相比之下，批处理增加了一个数据积累阶段，仅在数据达到一定量时才进行处理。这种模式适用于不需要实时响应的场景，比如零售业的日销售数据分析。Hadoop MapReduce 则在批处理领域卓有成效。

最后，微批处理作为一种折衷策略，介于流处理和批处理之间，定期处理小批量数据。Apache Spark 的 Spark Streaming 是微批处理的一个典型代表。

2. 流处理系统的框架对比：Flink vs Spark Streaming

了解了处理模型，接下来我们对比一下 Flink 和 Spark Streaming 这两个常用的流处理框架。

首先，相比起 Spark Streaming 的微批处理模式，Flink 提供了真正的流处理模式，这意味着它能在更低的延迟内处理大量流数据。

其次，Flink 利用事件时间处理数据，这让我们能更精准地处理带有时间戳的事件数据，并在有数据乱序情况时也能保证结果的精准度。

再次，Flink 提供了先进的状态管理和容错机制：概念化的保存点 (Savepoints) 和状态后端 (State Backends)，使得我们能在系统发生故障时恢复到之前的状态，保证数据处理的一致性。

最后，Flink 还拥有出色的流水线执行模型，能够在高度并行的情况下，提供高吞吐量的数据处理。

3. 流处理的本质：并非一次处理一条数据

有一种误解是将流处理误认为是每次只处理一条数据，这是不正确的。确切来说，流处理系统每次会处理一个数据块（batch），并且在 Flink 中，task 与 task 之间甚至还有缓冲区（buffer）。这样的设计保证了在实时处理的同时，大数据处理也能拥有高吞吐量，充分体现了 Flink 的流处理优势。

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