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当前流行的数据流计算平台是 twitter 的 storm ， yahoo 的 s4 等， 这些流计算平台采用 record-at-a-time 模型： 记录流式达到计算节点， 计算节点依据当前记录进行一定计算，更新节点内部状态，最后输出新记录给下游计算节点。 record-at-a-time 模型存在如下问题： • 故障处理不足。 有复制和数据回放两种容错方式， 但是这两种方式各有不足。 复制方法消耗两倍资源， 且不能容忍两节点同时故障。 数据回放方法处理故障的方式是， 备份节点回放数据， 重构故障节点的状态， 数据恢复过于慢是这种方法的主要缺点。 • 慢节点的影响。 流处理速度受限于最慢节点， 当集群增加到一定规模时， 慢节点出出现概率较大， 最终拖慢整体集群整体处理速度。 • 一致性。 每个计算节点独立工作， 找不到全局一致点。 比如说， 一个节点计算 UV ，另一个计算 PV ， 由于节点按照各自的节奏处理数据， 输出的 UV 和 PV 并不对应到同一时刻。 • 实时计算和离线计算不统一。 实时计算和离线数据两套代码，两套实现， 开发和维护代价高。 数据也无法打通， 离线和实时难以实现联合计算。
Spark Streaming 的提出就是为了解决这些问题。 如上图所示， 它的数据模型是 D-Stream ， 按照时间（比如 1 秒）切分数据流为连续的小批量数据， 每批数据都是 Spark 中 的 RDD 结构。 在 D-Stream 模型下， 数据流处理就转换为针对连续 RDD 的数据处理。 先来看一段 word count 例子：
// 每个 1 秒产生 1 个 RDD val ssc = new StreamingContext(sc, Seconds(1)) // Create a DStream that will connect to hostname:port, like localhost:9999 val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999) // Split each line into words val words = lines.flatMap(.split(" ")) // Count each word in each batch val pairs = words.map(word => (word, 1)) val wordCounts = pairs.reduceByKey( + _) // Print the first ten elements of each RDD generated in this DStream to the console wordCounts.print() wordcount 例子非常简洁，与普通 spark 程序差别不大， 运行效果是每隔 1 秒输出这 1 秒内出现的词及其出现次数。 可以看到 D-Stream 支持 RDD 常见操作， 比如 map/groupby/reduce 等，这些操作作用于 D-Stream 下面的每个 RDD ， 将一个 D-Stream 转换为新的 D-Stream 。 除此之外， spark streaming 窗口计算操作符， 譬如 countByWindow/reduceByKeyAndWindow 等， 这些操作符作用于一个滑动窗口内所有 RDD 。 基于窗口计算操作符， 我们很容易算出过去任意时间段内的 wordcount 结果。
流计算很多时候依赖全局状态， spark streaming 在这方面也提供了支持。 updateStateByKey 操作为每个 key 维护和更新全局状态， 状态可以是任意类型， updateStateByKey 会根据前序状态和业务自定义函数维护全局状态， 其典型的应用场景是用户 session 分析。 全局状态依赖于 D-Stream 当前 RDD 以及前一个全局状态计算得开， 因此计算的开销较大， 尽量避免维护大量全局状态。 D-Stream 模型的优点 • 延时较低。 RDD 模型支持单副本内存存储， 支持较大吞吐率和较低的延迟， D-Stream 能做到亚秒级延迟。 • 容错较强。 record-at-a-time 模型容错不足的根本问题在于计算状态和计算本身的耦合， spark streaming 做的是把状态和计算本身分离， 使得计算本身无状态， 增强计算弹性。 RDD 模型基于血缘关系保证数据可恢复， 正常运行时不需要投入冗余资源， 出现故障时， spark steaming 可利用整个集群资源并行恢复数据， 恢复速度快。 此外， 亦不用担心慢节点拖慢在整个集群， 因为无状态计算是可复制的， 通过复制计算到多个节点， 慢节点问题迎刃而解。 • 一致性保证。 D-Stream 每个 RDD 代表某段时间内所有的数据， D-Stream 上各种计算结果都针对相同快照， 保证 exact-once 语义。 • 离线处理和实时处理深度融合。 实时的 spark streaming 和离线 spark 计算使用相同的数据模型， 具有互操作性。 （ 1 ） spark streaming 实时处理可以直接利用到离线计算出来的结果。 （ 2 ） 可在历史数据之上跑实时计算程序， 在历史数据基础上也能做数据流计算。（ 3 ）实时数据库流支持交互式查询， 方面诊断问题。
总结 spark streaming 以小批量计算方式解决数据流计算问题， 相比 record-at-a-time 模型改进了容错性和一致性， 而最重要的是， 实时计算、离线计算、交互式计算可融为一体， 大幅降低开发和维护代价。 小批量方式势必带来更多延迟， 不过 streaming 号称能做到亚秒级延迟。 若果真能如此，应用场景非常广泛。
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