Flink未來將與 Pulsar集成提供大規(guī)模的彈性數(shù)據(jù)處理
問題導讀
1.什么是Pulsar?
2.Pulsar都有哪些概念?
3.Pulsar有什么特點?
4.Flink未來如何與Pulsar整合?
Apache Flink和Apache Pulsar的開源數(shù)據(jù)技術(shù)框架可以以不同的方式集成,以提供大規(guī)模的彈性數(shù)據(jù)處理。在這篇文章中,我將簡要介紹Pulsar及其與其他消息傳遞系統(tǒng)的差異化元素,并描述Pulsar和Flink可以協(xié)同工作的方式,為大規(guī)模彈性數(shù)據(jù)處理提供無縫的開發(fā)人員體驗。
Pulsar簡介
Apache Pulsar是一個開源的分布式pub-sub消息系統(tǒng),由Apache Software Foundation管理。Pulsar是一種用于服務(wù)器到服務(wù)器消息傳遞的多租戶,高性能解決方案,包括多個功能,例如Pulsar實例中對多個集群的本地支持,跨集群的消息的無縫geo-replication,非常低的發(fā)布和端到端 - 延遲,超過一百萬個主題的無縫可擴展性,以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存儲保證消息傳遞,F(xiàn)在讓我們討論Pulsar和其它pub-sub消息傳遞框架之間的主要區(qū)別:
第一個差異化因素源于這樣一個事實:雖然Pulsar提供了靈活的pub-sub消息傳遞系統(tǒng),但它也有持久的日志存儲支持 - 因此在一個框架下結(jié)合了消息傳遞和存儲。由于采用了分層架構(gòu),Pulsar提供即時故障恢復,獨立可擴展性和無平衡的集群擴展。
Pulsar的架構(gòu)遵循與其他pub-sub系統(tǒng)類似的模式,因為框架在主題中被組織為主要數(shù)據(jù)實體,生產(chǎn)者向主體發(fā)送數(shù)據(jù),消費者從主題(topic)接收數(shù)據(jù),如下圖所示。
Topic是Pulsar的核心概念,表示一個“channel”,Producer可以寫入數(shù)據(jù),Consumer從中消費數(shù)據(jù)(Kafka、RocketMQ都是這樣)。
Topic名稱的URL類似如下的結(jié)構(gòu):
{persistent|non-persistent}://tenant/namespace/topic
persistent|non-persistent表示數(shù)據(jù)是否持久化(Pulsar支持消息持久化和非持久化兩種模式)
Tenant為租戶
Namespace一般聚合一系列相關(guān)的Topic,一個租戶下可以有多個Namespace
Pulsar的第二個區(qū)別是該框架是從一開始就考慮多租戶而構(gòu)建的。這意味著每個Pulsar主題都有一個分層的管理結(jié)構(gòu),使得資源的分配以及團隊之間的資源管理和協(xié)調(diào)變得高效和容易。借助Pulsar的多租戶結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)平臺維護人員可以在沒有摩擦的情況下加入新團隊,因為Pulsar在屬性(租戶),命名空間或主題級別提供資源隔離,同時數(shù)據(jù)可以在集群中共享以便于協(xié)作和 協(xié)調(diào)。
下圖中Property即為租戶,每個租戶下可以有多個Namespace,每個Namespace下有多個Topic。
Namespace是Pulsar中的操作單元,包括Topic是配置在Namespace級別的,包括多地域復制,消息過期策略等都是配置在Namespace上的。
最后,Pulsar靈活的消息傳遞框架統(tǒng)一了流式和排隊數(shù)據(jù)消費模型,并提供了更大的靈活性。如下圖所示,Pulsar保存主題中的數(shù)據(jù),而多個團隊可以根據(jù)其工作負載和數(shù)據(jù)消耗模式獨立使用數(shù)據(jù)。
Pulsar提供了靈活的消息模型,支持三種訂閱類型:
Exclusive subscription:排他的,只能有一個Consumer,接收一個Topic所有的消息
Shared subscription:共享的,可以同時存在多個Consumer,每個Consumer處理Topic中一部消息(Shared模型是不保證消息順序的,Consumer數(shù)量可以超過分區(qū)的數(shù)量)
Failover subscription:Failover模式,同一時刻只有一個有效的Consumer,其余的Consumer作為備用節(jié)點,在Master Consumer不可用后進行替代(看起來適用于數(shù)據(jù)量小,且解決單點故障的場景)
Pulsar對數(shù)據(jù)的看法:分段數(shù)據(jù)流
Apache Flink是一個流優(yōu)先計算框架,它將批處理視為流的特殊情況。Flink對數(shù)據(jù)流的看法區(qū)分了有界和無界數(shù)據(jù)流之間的批處理和流處理,假設(shè)對于批處理工作負載,數(shù)據(jù)流是有限的,具有開始和結(jié)束。
對于數(shù)據(jù)層,Apache Pulsar與Apache Flink的觀點相似。該框架還使用流作為所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一視圖,而其分層體系結(jié)構(gòu)允許傳統(tǒng)的pub-sub消息傳遞用于流式工作負載和連續(xù)數(shù)據(jù)處理或分段流的使用以及批量和靜態(tài)工作負載的有界數(shù)據(jù)流。
使用Pulsar,一旦生產(chǎn)者向主題(topic)發(fā)送數(shù)據(jù),它就會根據(jù)數(shù)據(jù)流量進行分區(qū),然后在這些分區(qū)下進一步細分 - 使用Apache Bookkeeper作為分段存儲 - 以允許并行數(shù)據(jù)處理,如下圖所示。這允許在一個框架中組合傳統(tǒng)的pub-sub消息傳遞和分布式并行計算。
當Flink + Pulsar整合
Apache Flink和Apache Pulsar已經(jīng)以多種方式集成。在接下來的部分中,我將介紹框架之間的一些潛在的未來集成,并分享可以一起使用框架的現(xiàn)有方法的示例。

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