写点什么

Samza 的应用场景、优势、新特性与未来规划

  • 2016-10-30
  • 本文字数:1934 字

    阅读完需:约 6 分钟

Samza 是 LinkedIn 开源的一款流处理器,本文介绍了 Samza 在 LinkedIn 公司的应用情况,Samza 在流处理方面的优势、新特性以及下一步的规划

LinkedIn 使用 Samza 提升实时用户体验

  • 中央流量控制:在 LinkedIn,发送给用户的所有邮件都会经由中央 Email 分发 Samza 任务处理,该任务会根据特定的策略和窗口标准将同一用户的所有邮件进行聚合,最终向用户发送一个汇总的 Email,而不是将每个应用程序的 Email 单独发送给用户。
  • 广告关联:使用 Samza 计算广告点击率(CTR),通过 Samza 连接广告点击事件流和广告展现事件流,并聚合一些其他维度的数据来计算点击率。
  • 新闻递送:使用 Samza 连接包含“用户查看事件”的事件流和包含所有“新闻条目”的事件流从而判断为每个用户推送新闻的推送质量。该系统每天会处理数十亿事件。
  • 标准化和关联管道:基于 Samza 构建标准化平台,当用户在 LinkedIn 网站上修改职称、公司名称、地理位置等信息时,该管道能使用机器学习模型和关联规则快速解析所有同义词,将名称不同但含义相同的词语关联到一起。
  • ** 监控 A/B 测试期间网站的速度:** 实时监控 A/B 测试期间的各项指标,观察测试时间窗口内各指标对网站速度的影响,并对发现的异常进行警报。
  • 作为转换管道:使用 Samza 进行模式转换和聚合,生成事件并发送到 Kafka 实时事件输入流,实现与已有的 Graph 引擎和 Pinot 分析数据库等系统的集成。
  • 调用图:用户访问 LinkedIn 的过程中会产生很多服务调用事件,这些数据会被发送到 Kafka,之后 Samza 会基于唯一的“TreeID”聚合这些数据并生成网站健康报告。
  • 安全:通过 Samza 分析事件流,实时发现安全隐患、生成警报并执行防护措施。

Samza 的主要优势

  • 模型非常适合构建高性能有状态的应用程序
    大部分有状态的事件处理应用要么需要从远程数据库中读取数据,要么需要在应用内部维护状态,但是这些方式会有 I/O 或者 CPU 瓶颈。而 Samza 对本地集成数据库有良好的支持,可以在事件处理器中集成 RocksDB,从而将数据存储在本地,所有的数据获取操作都在本地完成,十分高效。
  • 将应用程序逻辑与底层的消息传输解耦
    Samza 支持可插拔的消息源(消费者)和蓄水池(生产者),用户可以根据自己的需要将 Kafka、ZeroMQ 等事件源直接与 Samza 结合到一起使用, 不需要预先将来自于不同事件源的数据汇聚到统一的消息系统进行标准化处理。

Samza 的新特性

  • 宿主亲和(Affinity)和状态重用
    启动任务时,Samza 会将主机和容器之间的映射关系存储到“协调流”中;关闭任务时,Samza 会将该任务的所有状态保存到 RocksDB 和偏移文件中;再次启动任务时,YARN 会按照映射关系将容器分配到它之前运行的那一台机器上,并恢复之前的状态数据继续运行。
  • 广播流
    不需要重启 Samza 就能通过修改“配置参数”动态改变整个应用程序的行为。
  • 协调流
    之前任务配置是以环境变量的形式通过命令行传递的,这种方式变量的个数有限制。新版本增加了一个名为“协调流”的集中持久流,用户可以将配置和相关系统信息存储到该流中,然后通过它来修改任务的动态配置。
  • RocksDB TTL
    可以让 Samza 状态存储中的老旧数据自动过期。
  • 为 HDFS 和 ElasticSearch 提供了新的系统生产者
    集成 HDFS 生产者 ElasticSearch 生产者 ,能够将应用程序的输出直接写入到 HDFS 和 ElasticSerarch。
  • Samza 框架无缝升级
    不再需要将 Samza 和应用程序一起打包,只需要将 Samza 二进制包预装到集群,应用程序会自动加载预装到集群中的 Samza。
  • 启动和停止能力
    提供了一个可以启动或者停止单个 Samza 任务的 REST API。
  • 通过在 Samza 任务中为容器指定一组静态的分区分配,摆脱了对 YARN 的依赖。
    不需要任何 YARN 依赖就能让 Samza 应用程序运行在 AWS EC2 等实例上。
    下一步计划
  • Samza 即类库
    解耦协调逻辑和 YARN 托管逻辑,使 Samza 能够支持 Mesos 、Kubernetes 等其他的集群管理系统,以及 AWS EC2 Microsoft Azure Compute Google Compute 等无集群管理器的云计算平台。虽然静态分区分配特性已经实现了部分功能,但是安装配置依然非常复杂,未来将进一步优化。
  • 进程支持并行执行
    在 Samza 中,每个应用程序运行在独立的容器(进程)中,每个容器单线程执行,这种方式内存利用率低。为了让 IO 操作并行执行,需要分配大量容器,且容器间的数据无法共享,为了解决这一问题,Samza 将增加并行执行特性。
  • 支持 DAG (有向无环图)
    简化 DAG 的表达方式,简化多阶段事件处理管道的配置和创建,使之易于部署、监控和升级。
  • 支持 Window 和 Join 操作符
    支持 Window 和 Join 操作符,让 Samza 应用程序在事件延迟到达的情况下也能产生精确的结果。

感谢杜小芳对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们。

2016-10-30 19:002698
用户头像

发布了 321 篇内容, 共 126.6 次阅读, 收获喜欢 19 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

学习总结

Mr.Monkey

日志标准化解析的关键内容

secisland

日志 态势感知 关联分析 解析规则 标准化

架构师训练营-架构方法:架构师如何做架构

Pontus

极客大学架构师训练营

原创 | TDD工具集:JUnit、AssertJ和Mockito (二十)编写测试-参数化测试

编程道与术

Java 学习 编程 TDD 单元测试

第一周学习总结:

武鹏

ARTS week 04

刘昱

第一周总结 - 架构文档

孙志平

极客时间<<架构师训练营>>第一周作业

好名字

极客大学架构师训练营 作业 第0期

游戏夜读 | 研发运营怎么分成?

game1night

SaaS:小企业向左、大企业向右

人称T客

架构第一周-学习总结

J.Smile

极客大学架构师训练营

陈虻语录(摘)

YoungZY

读书

如何设计电商行业亿级用户秒杀系统

奈学教育

大数据

架构方法论学习总结

食堂就餐卡系统架构设计

武鹏

ARTS Week 1

黑色柳丁

ARTS 打卡计划

S型曲线 - 第一曲线

石云升

S型曲线 第一曲线 连续性创新

陆强作业

Mr.Monkey

「架构师训练营」第1周学习总结

guoguo 👻

极客大学架构师训练营

中台迷局丨只做IT的中台是个神棍

人称T客

极客架构师训练营第一周

大丁💸💵💴💶🚀🐟

JDK 15 JAVA 15的新特性展望

程序那些事

Java JVM Java 25 周年 新特性

微服务架构中分布式事务实现方案怎样何取舍【转发】

古月木易

微服务

课后总结-20200606

caibird1984

java程序员从小工到专家成神之路(2020版)

程序那些事

Java 学习 Java 25 周年

架构师(week1)总结

满山李子

微服务架构中分布式事务实现方案怎样何取舍

奈学教育

当选择越来越多,我们为什么反而越来越不开心

董一凡

生活 情感

LeetCode | 3. Roman to Integer 罗马数字转整数

Puran

算法 LeetCode arts

你现在极有可能是一个「铁锤人」

非著名程序员

读书笔记 程序员 提升认知 认知提升

架构师训练营第1周——学习总结

在野

极客大学架构师训练营

Samza的应用场景、优势、新特性与未来规划_语言 & 开发_孙镜涛_InfoQ精选文章