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分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行DAG的情况。关注点当选择不同的流处理系统时,有以下几点需要注意的:电运行时和编程模型:平台框架提供的编程模型决定了许多特色功能,编程模型要足够处理各种应用场景。这是一个相当重要的点,后续会继续。函数式原语:流处理平台应该能提供丰富的功能函数,比如,map或者filter这类易扩展、处理单条信息的函数;处理多条信息的函数aggregation;跨数据流、不易扩展的操作join。状态管理:大部分应用都需要保持状态处理的逻辑。流处理平台应该提供存储、访问和更新状态信息。电消息传输保障:消息传输保障一般有三种:atmostonce,atleastonce和exactlyonce。Atmostonce的
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