04 訂閱轉換后端搭建(python后端開發需要學什么)

兩種不同處理模式如何進行統一，以及要對固定和不固定數據集之間的關系進行何種假設。

雖然側重于某一種處理類型的項目會更好地滿足具體用例的要求，但混合框架意在提供一種數據處理的通用解決方案。這種框架不僅可以提供處理數據所需的方法，而且提供了自己的集成項、庫、工具，可勝任圖形分析、機器學習、交互式查詢等多種任務。

Apache Spark

Apache Spark是一種包含流處理能力的下一代批處理框架。與Hadoop的MapRece引擎基于各種相同原則開發而來的Spark主要側重于通過完善的內存計算和處理優化機制加快批處理工作負載的運行速度。

Spark可作為獨立集群部署（需要相應存儲層的配合），或可與Hadoop集成并取代MapRece引擎。

批處理模式

與MapRece不同，Spark的數據處理工作全部在內存中進行，只在一開始將數據讀入內存，以及將最終結果持久存儲時需要與存儲層交互。所有中間態的處理結果均存儲在內存中。

雖然內存中處理方式可大幅改善性能，Spark在處理與磁盤有關的任務時速度也有很大提升，因為通過提前對整個任務集進行分析可以實現更完善的整體式優化。為此Spark可創建代表所需執行的全部操作，需要操作的數據，以及操作和數據之間關系的Directed Acyclic Graph（有向無環圖），即DAG，借此處理器可以對任務進行更智能的協調。

為了實現內存中批計算，Spark會使用一種名為Resilient Distributed Dataset（彈性分布式數據集），即RDD的模型來處理數據。這是一種代表數據集，只位于內存中，永恒不變的結構。針對RDD執行的操作可生成新的RDD。每個RDD可通過世系（Lineage）回溯至父級RDD，并最終回溯至磁盤上的數據。Spark可通過RDD在無需將每個操作的結果寫回磁盤的前提下實現容錯。

流處理模式

流處理能力是由Spark Streaming實現的。Spark本身在設計上主要面向批處理工作負載，為了彌補引擎設計和流處理工作負載特征方面的差異，Spark實現了一種叫做微批（Micro-batch）*的概念。在具體策略方面該技術可以將數據流視作一系列非常小的“批”，借此即可通過批處理引擎的原生語義進行處理。

Spark Streaming會以亞秒級增量對流進行緩沖，隨后這些緩沖會作為小規模的固定數據集進行批處理。這種方式的實際效果非常好，但相比真正的流處理框架在性能方面依然存在不足。

優勢和局限

使用Spark而非Hadoop MapRece的主要原因是速度。在內存計算策略和先進的DAG調度等機制的幫助下，Spark可以用更快速度處理相同的數據集。

Spark的另一個重要優勢在于多樣性。該產品可作為獨立集群部署，或與現有Hadoop集群集成。該產品可運行批處理和流處理，運行一個集群即可處理不同類型的任務。

除了引擎自身的能力外，圍繞Spark還建立了包含各種庫的生態系統，可為機器學習、交互式查詢等任務提供更好的支持。相比MapRece，Spark任務更是“眾所周知”地易于編寫，因此可大幅提高生產力。

為流處理系統采用批處理的方法，需要對進入系統的數據進行緩沖。緩沖機制使得該技術可以處理非常大量的傳入數據，提高整體吞吐率，但等待緩沖區清空也會導致延遲增高。這意味著Spark Streaming可能不適合處理對延遲有較高要求的工作負載。

由于內存通常比磁盤空間更貴，因此相比基于磁盤的系統，Spark成本更高。然而處理速度的提升意味著可以更快速完成任務，在需要按照小時數為資源付費的環境中，這一特性通常可以抵消增加的成本。

Spark內存計算這一設計的另一個后果是，如果部署在共享的集群中可能會遇到資源不足的問題。相比HadoopMapRece，Spark的資源消耗更大，可能會對需要在同一時間使用集群的其他任務產生影響。從本質來看，Spark更不適合與Hadoop堆棧的其他組件共存一處。

總結

Spark是多樣化工作負載處理任務的最佳選擇。Spark批處理能力以更高內存占用為代價提供了無與倫比的速度優勢。對于重視吞吐率而非延遲的工作負載，則比較適合使用Spark Streaming作為流處理解決方案。

Apache Flink

Apache Flink是一種可以處理批處理任務的流處理框架。該技術可將批處理數據視作具備有限邊界的數據流，借此將批處理任務作為流處理的子集加以處理。為所有處理任務采取流處理為先的方法會產生一系列有趣的副作用。

這種流處理為先的方法也叫做Kappa架構，與之相對的是更加被廣為人知的Lambda架構（該架構中使用批處理作為主要處理方法，使用流作為補充并提供早期未經提煉的結果）。Kappa架構中會對一切進行流處理，借此對模型進行簡化，而這一切是在最近流處理引擎逐漸成熟后才可行的。

流處理模型

Flink的流處理模型在處理傳入數據時會將每一項視作真正的數據流。Flink提供的DataStream API可用于處理無盡的數據流。Flink可配合使用的基本組件包括：

· Stream（流）是指在系統中流轉的，永恒不變的無邊界數據集

· Operator（操作方）是指針對數據流執行操作以產生其他數據流的功能

· Source（源）是指數據流進入系統的入口點

· Sink（槽）是指數據流離開Flink系統后進入到的位置，槽可以是數據庫或到其他系統的連接器

為了在計算過程中遇到問題后能夠恢復，流處理任務會在預定時間點創建快照。為了實現狀態存儲，Flink可配合多種狀態后端系統使用，具體取決于所需實現的復雜度和持久性級別。

此外Flink的流處理能力還可以理解“事件時間”這一概念，這是指事件實際發生的時間，此外該功能還可以處理會話。這意味著可以通過某種有趣的方式確保執行順序和分組。

批處理模型

Flink的批處理模型在很大程度上僅僅是對流處理模型的擴展。此時模型不再從持續流中讀取數據，而是從持久存儲中以流的形式讀取有邊界的數據集。Flink會對這些處理模型使用完全相同的運行時。

Flink可以對批處理工作負載實現一定的優化。例如由于批處理操作可通過持久存儲加以支持，Flink可以不對批處理工作負載創建快照。數據依然可以恢復，但常規處理操作可以執行得更快。

另一個優化是對批處理任務進行分解，這樣即可在需要的時候調用不同階段和組件。借此Flink可以與集群的其他用戶更好地共存。對任務提前進行分析使得Flink可以查看需要執行的所有操作、數據集的大小，以及下游需要執行的操作步驟，借此實現進一步的優化。

優勢和局限

Flink目前是處理框架領域一個獨特的技術。雖然Spark也可以執行批處理和流處理，但Spark的流處理采取的微批架構使其無法適用于很多用例。Flink流處理為先的方法可提供低延遲，高吞吐率，近乎逐項處理的能力。

Flink的很多組件是自行管理的。雖然這種做法較為罕見，但出于性能方面的原因，該技術可自行管理內存，無需依賴原生的Java垃圾回收機制。與Spark不同，待處理數據的特征發生變化后Flink無需手工優化和調整，并且該技術也可以自行處理數據分區和自動緩存等操作。

Flink會通過多種方式對工作進行分許進而優化任務。這種分析在部分程度上類似于SQL查詢規劃器對關系型數據庫所做的優化，可針對特定任務確定最高效的實現方法。該技術還支持多階段并行執行，同時可將受阻任務的數據集合在一起。對于迭代式任務，出于性能方面的考慮，Flink會嘗試在存儲數據的節點上執行相應的計算任務。此外還可進行“增量迭代”，或僅對數據中有改動的部分進行迭代。

在用戶工具方面，Flink提供了基于Web的調度視圖，借此可輕松管理任務并查看系統狀態。用戶也可以查看已提交任務的優化方案，借此了解任務最終是如何在集群中實現的。對于分析類任務，Flink提供了類似SQL的查詢，圖形化處理，以及機器學習庫，此外還支持內存計算。

Flink能很好地與其他組件配合使用。如果配合Hadoop 堆棧使用，該技術可以很好地融入整個環境，在任何時候都只占用必要的資源。該技術可輕松地與YARN、HDFS和Kafka 集成。在兼容包的幫助下，Flink還可以運行為其他處理框架，例如Hadoop和Storm編寫的任務。

目前Flink最大的局限之一在于這依然是一個非常“年幼”的項目。現實環境中該項目的大規模部署尚不如其他處理框架那么常見，對于Flink在縮放能力方面的局限目前也沒有較為深入的研究。隨著快速開發周期的推進和兼容包等功能的完善，當越來越多的組織開始嘗試時，可能會出現越來越多的Flink部署

總結

Flink提供了低延遲流處理，同時可支持傳統的批處理任務。Flink也許最適合有極高流處理需求，并有少量批處理任務的組織。該技術可兼容原生Storm和Hadoop程序，可在YARN管理的集群上運行，因此可以很方便地進行評估。快速進展的開發工作使其值得被大家關注。

結論

大數據系統可使用多種處理技術。

對于僅需要批處理的工作負載，如果對時間不敏感，比其他解決方案實現成本更低的Hadoop將會是一個好選擇。

對于僅需要流處理的工作負載，Storm可支持更廣泛的語言并實現極低延遲的處理，但默認配置可能產生重復結果并且無法保證順序。Samza與YARN和Kafka緊密集成可提供更大靈活性，更易用的多團隊使用，以及更簡單的復制和狀態管理。

對于混合型工作負載，Spark可提供高速批處理和微批處理模式的流處理。該技術的支持更完善，具備各種集成庫和工具，可實現靈活的集成。Flink提供了真正的流處理并具備批處理能力，通過深度優化可運行針對其他平臺編寫的任務，提供低延遲的處理，但實際應用方面還為時過早。

最適合的解決方案主要取決于待處理數據的狀態，對處理所需時間的需求，以及希望得到的結果。具體是使用全功能解決方案或主要側重于某種項目的解決方案，這個問題需要慎重權衡。隨著逐漸成熟并被廣泛接受，在評估任何新出現的創新型解決方案時都需要考慮類似的問題。

前端input文件怎么轉換成后端文件

前端input文件轉換成后端文件方法如下。

1、設置input標簽，將input標簽的type屬性設置為file。

2、綁定ref綁定并獲取該標簽的DOM節點。

3、通過FormData實例對象處理二進制文件或圖片。

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