快速,实时处理大量数据,架构如何解?
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2020-08-17 22:58
随着业务越来越大,数据也是越来越多,怎么能让业务在数据大的时候还能保证快呢。
互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景,这两种场景,数据量增大后,我们应该分别怎么应对呢。
【OLTP】
在业务初期,单库单表,就能满足绝大部分业务需求,其典型的架构为:
此时需要对数据库进行水平切分。
在数据量上来后,我们一般都会采用大数据平台进行数据分析。MapReduce 能很好的解决大数据的计算问题,但是我们怎么能让数据更快呢?此时需要对数据进行实时计算了,比如Flink。
(1)有界流,就是通常的批处理,Flink专为固定大小数据集特殊设计的算法,让批处理有出色的性能
(2)无界流的数据必须持续处理,因为输入是无限的,在任何时候输入都不会完成。Flink擅长精确的时间控制和状态化,使得运行时能够推断事件结果的完整性,从而运行任何处理无界流的应用。
Flink以及大数据各种计算引擎,到底怎么实现更大数据、更快处理的呢?相信大家一定愿意更加深入的了解。
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