大数据(1)-流式处理-状态 – 作者:23donge

转行搞了三年大数据，计划写些的东西，对这个方向总结一下，包括架构，工具，格式，库等等。

最近准备造轮子，就先从一些目前最常见的流式数据处理手段开始。

Spark & Flink

Spark，Flink是最知名的通用数据处理工具，不限定场景，不限定数据量。支持分布式，支持自定义状态，灵活定义数据处理逻辑（执行计划）。

当然缺点就是：人工参与程度大，速度慢，系统臃肿。

缺点与优点是相互取舍的，因为本身就是通用平台，不能与业务场景过分绑定，所以很多功能在实际使用时是不需要的，比如只用20%功能，但也有80%的功能拖慢了速度。

另外磁盘和网络IO，也是持久化，分布式必须的。

调用方式：因为两者定位都是数据平台，都是异步的网络API，即使有SDK，也相当于客户端封装再异步调用。

状态

Flink (https://flink.apache.org/) 举例，他官方描述就是 Stateful Computations over Data Streams

顾名思义，有两个东西，一个是Data Stream，一个是Computation State，这个是任何流处理系统的共识抽象。

最简单理解就是上图，流入一些数据A，B经过处理系统，数据会通过当前定义的函数或执行计划，改变内部存储的State（比如内置RocksDB），数据与State相互作用后，输出了C，D。

基于这个抽象，思考几个简单的场景和问题：

State与Function的关系：State是Computation State，所以顾名思义和计算函数Function是共生的。举个最简单的例子，我要做一个累加的状态，那么A，B，C进来，Function就是 ++，State就是存储 ++ 结果的持久化内容。这样很容易理解吧。

分离计算与计算对应的状态，其好处就是可以将计算并发（快），读写共享状态（慢），在处理海量数据时，更容易进行扩展，比如A，B在一个线程上相加，C，D在另外一个线程相加，然后State再加到一起，或者说每个线程都可以有个State，相加后，在处理合并State的的步骤。

而具体用那种策略更好呢？其实就是一种执行计划，它是根据你定义的计算过程而制定的。甚至可以在计算过程中根据流入数据的情况进行动态调整。

流式处理里什么事后不需要状态（Stateless），简单的格式转换，丢弃，没有信息的增加，对上线文无关，都可以不需要状态。通常不需要状态的，我理解是计算无关的，不是流式计算引擎的重点。

Spark和Flink都内置了大量的计算函数和对应的State，一般来说只用内置计算函数时，对其状态是不太感知的。但作为通用计算引擎，提供自定义计算是必需功能，那此时也必定涉及到State的定义。

通常我们使用的UDFs（User Defined Functions）就是无状态的（Stateless），只定义函数，不定义状态。

而UDAFs（User Defined Aggregate Functions）就是要定义，在给定聚合和Key情况下，状态的变化。

而更灵活的自定义聚合函数和State则还需要定义状态迁移介入的过程，即什么时候开始，什么时候结束。

感想

如果你有幸在通用平台上钻研过自定义状态处理，你发现它是构建在一个通用框架上的扩展，你需要了解这个框架，而框架则为了考虑所有场景，所以将其抽象到一个爹妈都不认的高度。你需要将你的业务问题套进去，这个学习和试错成本并不低，有时甚至是一个本末倒置的过程。

所以当你的业务是“杀鸡”问题时，切勿寻求“宰牛”方案，也不要轻信网上那些技术营销或大厂经验而投入Spark或Flink大坑。

合适的永远是最好的。

杨东冬 donge.org

参考:

Flink基本原理 https://flink.apache.org/flink-applications.html

UDAFs https://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-functions-udf-aggregate.html

Spark State https://spark.apache.org/docs/1.6.1/api/java/org/apache/spark/streaming/State.html

Flink State https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.13/docs/dev/datastream/fault-tolerance/state/

来源：freebuf.com 2021-06-24 11:42:15 by: 23donge