整体来看,流式数据处理一般具有以下特征。
1.时效性高
数据实时采集、实时处理,延时粒度在秒级甚至毫秒级,业务方能够在第一时间拿到经过加工处理后的数据。
2．常驻任务
区别于离线任务的周期调度,流式任务属于常驻进程任务,一旦启动后就会一直运行,直到人为地终止,因此计算成本会相对比较高。这一特点也预示着流式任务的数据源是无界的,而离线任务的数据源是有界的。这也是实时处理和离线处理最主要的差别,这个特性会导致实时任务在数据处理上有一定的局限性。
3,性能要求高
实时计算对数据处理的性能要求非常严格,如果处理吞吐量跟不上采集吞吐量,计算出来的数据就失去了实时的特性。比如实时任务1分钟只能处理30秒采集的数据,那么产出的数据的延时会越来越长,不能代表当前时刻的业务状态,有可能导致业务方做出错误的运营决策。
在互联网行业中,需要处理的数据是海量的,如何在数据量快递膨胀的情况下也能保持高吞吐量和低延时,是当前面临的重要挑战。因此,实时处理的性能优化占了任务开发的很大一部分工作。
4、应用局限性
实时数据处理不能替代离线处理,除了计算成本较大这个因素外,对于业务逻辑复杂的场景(比如双流关联或者需要数据回滚的情况),其局限性导致支持不足。另外,由于数据源是流式的,在数据具有上下文关系的情况下,数据到达时间的不确定性导致实时处理跟离线处理得出来的结果会有一定的差异。
