解读 2018：13 家开源框架谁能统一流计算？

Posted 2021-01-28

018 年接近尾声，我018 年接近尾声，我策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。

今年实时流计算技术为何这么火

今年除了正在热火落地的 AI 技术，实时流计算技术也开始步入主流，各大厂都在不遗余力地试用新的流计算框架，升级替换 Storm 这类旧系统。上半年 P2P 狂想曲的骤然破灭，让企业开始正视价值投资。互联网下半场已然开始，线上能够榨钱的不多了，所以，技术和资本开始赋能线下，如拼多多这类奇思妙想剑走偏锋实在不多。

而物联网这个早期热炒的领域连接线上线下，如今已积累的足够。物联网卡包年资费降到百元以下，NB-IoT 技术的兴起在畜牧业、新农业、城市管理方面都凸显极大价值。各大厂都在血拼智能城市、智慧工厂、智慧医疗、车联网等实体领域。但，这些跟实时流计算有几毛钱的关系？

上述领域有一个共同的特点，那就是实时性。城市车流快速移动、工厂流水线不等人、医院在排号、叫的外卖在快跑，打车、点餐、网购等等，人们无法忍受长时间等待，等待意味着订单流失。所以，毫秒级、亚秒级大数据分析就凸显极大价值。流计算框架和批计算几乎同时起步，只不过流计算现在能挖掘更大的利益价值，才会火起来。

实时流计算框架一览

目前首选的流计算引擎主要是 Flink 和 Spark，第二梯队 Kafka、Pulsar，小众的有 Storm、JStorm、nifi、samza 等。下面逐一简单介绍下每个系统优缺点。

Flink 和 Spark是分布式流计算的首选，下文会单独对二者做对比分析。

Storm、JStorm、Heron：较早的流计算平台。相对于 MapReduce，Storm 为流计算而生，是早期分布式流计算框架首选。但 Storm 充其量是个半成品，ack 机制并不优雅，exactly-once 恰好一次的可靠性语义不能保证。不丢数据、不重复数据、不丢也不重地恰好送达，是不同可靠性层次。Clojure 提供的 LISP 方言反人类语法，学习成本极为陡峭。后来阿里中间件团队另起炉灶开发了 JStorm。JStorm 在架构设计理念上比 Storm 好些，吞吐、可靠性、易用性都有大幅提升，容器化跟上了大势。遗憾的是，阿里还有 Blink（Flink 改进版），一山不容二虎，JStorm 团队拥抱变化，项目基本上停滞了。另起炉灶的还有 twitter 团队，搞了个 Heron，据说在 twitter 内部替换了 Storm，也经过了大规模业务验证。但是，Heron 明显不那么活跃，乏善可陈。值得一提的是，Heron 的存储用了 twitter 开源的另一个框架 DistributedLog。

DistributedLog、Bookkeeper、Pulsar、Pravega：大家写 Spark Streaming 作业时，一定对里面 kafka 接收到数据后，先保存到 WAL（write ahead log）的代码不陌生。DistributedLog 就是一个分布式的 WAL（write ahead log）框架，提供毫秒级时延，保存多份数据确保数据可靠性和一致性，优化了读写性能。又能跑在 Mesos 和 Yarn 上，同时提供了多租户能力，这跟公有云的多租户和企业多租户特性契合。Bookeeper 就是对 DistributedLog 的再次封装，提供了高层 API 和新的特性。而 Pulsar 则是自己重点做计算和前端数据接入，赶上了 serverless 潮流，提供轻量级的 function 用于流计算，而存储交给了 DistributedLog。Pulsar 在流计算方面有新意，但也只是对 Flink 和 Spark 这类重量级框架的补充。笔者认为，Pulsar 如果能在 IoT 场景做到舍我其谁，或许还有机会。 Pravega 是 Dell 收购的团队，做流存储，内部也是使用 Bookeeper，主要用于 IoT 场景。四者关系大致如此。

Beam、Gearpump、Edgent：巨头的布局。三个项目都进入 Apache 基金会了。Beam 是 Google 的，Gearpump 是 Intel 的，Edgent 是 IBM 的，三巨头提前对流计算做出了布局。Gearpump 是以 Akka 为核心的分布式轻量级流计算，Akka stream 和 Akka http 模块享誉技术圈。Spark 早期的分布式消息传递用 Akka，Flink 一直用 Akka 做模块间消息传递。Akka 类似 erlang，采用 Actor 模型，对线程池充分利用，响应式、高性能、弹性、消息驱动的设，CPU 跑满也能响应请求且不死，可以说是高性能计算中的奇葩战斗机。Gearpum 自从主力离职后项目进展不大，且在低功耗的 IoT 场景里没有好的表现，又干不过 Flink 和 Spark。Edgent 是为 IoT 而生的，内嵌在网关或边缘设备上，实时分析流数据，目前还在 ASF 孵化中。物联网和边缘计算要依托 Top 级的云厂商才能风生水起，而各大厂商都有 IoT 主力平台，仅靠 Edgent 似乎拼不过。

Kafka Stream： Kafka 是大数据消息队列标配，基于 log append-only，得益于零拷贝，Kafka 成为大数据场景做高吞吐的发布订阅消息队列首选。如今，不甘寂寞的 Kafka 也干起了流计算，要处理简单的流计算场景，Kafka SQL 是够用的。但计算和存储分离是行业共识，资源受限的边缘计算场景需要考虑计算存储一体化。重量级的 Kafka 在存储的同时支持流分析，有点大包大揽。第一，存储计算界限不明确，都在 Kafka 内；第二，Kafka 架构陈旧笨重，与基于 DistributedLog 的流存储体系相比仍有差距；计算上又不如 Pulsar 等轻量。Kafka Stream SQL 轮子大法跟 Flink SQL 和 Spark SQL 有不小差距。个人感觉，危机大于机遇。

实时流计算技术的进一步发展，需要 IoT、工业 IoT、智慧 xx 系列、车联网等新型行业场景催生，同时背靠大树才好活。

后来者 Flink

Flink 到 16 年才开始崭露头角，不得不八卦一下其发家史。

Stratosphere项目最早在 2010 年 12 月由德国柏林理工大学教授 Volker Markl 发起，主要开发人员包括 Stephan Ewen、Fabian Hueske。Stratosphere 是以 MapReduce 为超越目标的系统，同时期有加州大学伯克利 AMP 实验室的 Spark。相对于 Spark，Stratosphere 是个彻底失败的项目。所以 Volker Markl 教授参考了谷歌的流计算最新论文 MillWheel，决定以流计算为基础，开发一个流批结合的分布式流计算引擎 Flink。Flink 于 2014 年 3 月进入 Apache 孵化器并于 2014 年 11 月毕业成为 Apache 顶级项目。

流批合一，是以流为基础，批是流的特例或上层 API；批流合一，是以批计算为基础，微批为特例，粘合模拟流计算。

Spark vs. Flink

丑话说在前面，笔者无意于撩拨 Flink 和 Spark 两个群体的矛盾，社区间取长补短也好，互相抄袭也好，都不是个事，关键在于用户群体的收益。

在各种会上，经常会被问到 Spark 和 Flink 的区别，如何取舍？

下面从数据模型、运行时架构、调度、时延和吞吐、反压、状态存储、SQL 扩展性、生态、适用场景等方面来逐一分析。

数据模型

Spark RDD 关系图。图片来自 JerryLead 的 SparkInternals 项目

Flink 框架图

Flink 运行时
Spark 的数据模型

Spark 最早采用 RDD 模型，达到比 MapReduce 计算快 100 倍的显著优势，对 Hadoop 生态大幅升级换代。RDD 弹性数据集是分割为固定大小的批数据，RDD 提供了丰富的底层 API 对数据集做操作。为持续降低使用门槛，Spark 社区开始开发高阶 API：DataFrame/DataSet，Spark SQL 作为统一的 API，掩盖了底层，同时针对性地做 SQL 逻辑优化和物理优化，非堆存储优化也大幅提升了性能。

Spark Streaming 里的 DStream 和 RDD 模型类似，把一个实时进来的无限数据分割为一个个小批数据集合 DStream，定时器定时通知处理系统去处理这些微批数据。劣势非常明显，API 少、难胜任复杂的流计算业务，调大吞吐量而不触发背压是个体力活。不支持乱序处理，把前面的 Kafka topic 设置为 1 个分区，鸡贼式缓解乱序问题。Spark Streaming 仅适合简单的流处理，会被 Structured Streaming 完全替代。

Spark Structured Streaming 提供了微批和流式两个处理引擎。微批的 API 虽不如 Flink 丰富，窗口、消息时间、trigger、watermarker、流表 join、流流 join 这些常用的能力都具备了。时延仍然保持最小 100 毫秒。当前处在试验阶段的流式引擎，提供了 1 毫秒的时延，但不能保证 exactly-once 语义，支持 at-least-once 语义。同时，微批作业打了快照，作业改为流式模式重启作业是不兼容的。这一点不如 Flink 做的完美。

综上，Spark Streaming 和 Structured Streaming 是用批计算的思路做流计算。其实，用流计算的思路开发批计算才是最优雅的。对 Spark 来讲，大换血不大可能，只有局部优化。其实，Spark 里 core、streaming、structured streaming、graphx 四个模块，是四种实现思路，通过上层 SQL 统一显得不纯粹和谐。

Flink 的数据模型

Flink 采用 Dataflow 模型，和 Lambda 模式不同。Dataflow 是纯粹的节点组成的一个图，图中的节点可以执行批计算，也可以是流计算，也可以是机器学习算法，流数据在节点之间流动，被节点上的处理函数实时 apply 处理，节点之间是用 netty 连接起来，两个 netty 之间 keepalive，网络 buffer 是自然反压的关键。经过逻辑优化和物理优化，Dataflow 的逻辑关系和运行时的物理拓扑相差不大。这是纯粹的流式设计，时延和吞吐理论上是最优的。

Flink 在流批计算上没有包袱，一开始就走在对的路上。

运行时架构

Spark 运行时架构

批计算是把 DAG 划分为不同 stage，DAG 节点之间有血缘关系，在运行期间一个 stage 的 task 任务列表执行完毕，销毁再去执行下一个 stage；Spark Streaming 则是对持续流入的数据划分一个批次，定时去执行批次的数据运算。Structured Streaming 将无限输入流保存在状态存储中，对流数据做微批或实时的计算，跟 Dataflow 模型比较像。

Flink 运行时架构

Flink 有统一的 runtime，在此之上可以是 Batch API、Stream API、ML、Graph、CEP 等，DAG 中的节点上执行上述模块的功能函数，DAG 会一步步转化成 ExecutionGraph，即物理可执行的图，最终交给调度系统。节点中的逻辑在资源池中的 task 上被 apply 执行，task 和 Spark 中的 task 类似，都对应线程池中的一个线程。

在流计算的运行时架构方面，Flink 明显更为统一且优雅一些。

时延和吞吐

两家测试的 Yahoo benchmark，各说各好。benchmark 鸡肋不可信，笔者测试的结果，Flink 和 Spark 的吞吐和时延都比较接近。

反压

Flink 中，下游的算子消费流入到网络 buffer 的数据，如果下游算子处理能力不够，则阻塞网络 buffer，这样也就写不进数据，那么上游算子发现无法写入，则逐级把压力向上传递，直到数据源，这种自然反压的方式非常合理。Spark Streaming 是设置反压的吞吐量，到达阈值就开始限流，从批计算上来看是合理的。

状态存储

Flink 提供文件、内存、RocksDB 三种状态存储，可以对运行中的状态数据异步持久化。打快照的机制是给 source 节点的下一个节点发一条特殊的 savepoint 或 checkpoint 消息，这条消息在每个算子之间流动，通过协调者机制对齐多个并行度的算子中的状态数据，把状态数据异步持久化。

Flink 打快照的方式，是笔者见过最为优雅的一个。Flink 支持局部恢复快照，作业快照数据保存后，修改作业，DAG 变化，启动作业恢复快照，新作业中未变化的算子的状态仍旧可以恢复。而且 Flink 也支持增量快照，面对内存超大状态数据，增量无疑能降低网络和磁盘开销。

Spark 的快照 API 是 RDD 基础能力，定时开启快照后，会对同一时刻整个内存数据持久化。Spark 一般面向大数据集计算，内存数据较大，快照不宜太频繁，会增加集群计算量。

SQL 扩展性

Flink 要依赖 Apache Calcite 项目的 Stream SQL API，而 Spark 则完全掌握在自己手里，性能优化做的更足。大数据领域有一个共识：SQL 是一等公民，SQL 是用户界面。SQL 的逻辑优化和物理优化，如 Cost based optimizer 可以在下层充分优化。UDX 在 SQL 之上可以支持在线机器学习 StreamingML、流式图计算、流式规则引擎等。由于 SQL 遍地，很难有一个统一的 SQL 引擎适配所有框架，一个个 SQL-like 烟囱同样增加使用者的学习成本。

生态和适用场景

这两个方面 Spark 更有优势。

Spark 在各大厂实践多年，跟 HBase、Kafka、AWS OBS 磨合多年，已经成为大数据计算框架的事实标准，但也有来自 TensorFlow 的压力。14 年在生产环境上跑机器学习算法，大多会选择 Spark，当时我们团队还提了个 ParameterServer 的 PR，社区跟进慢也就放弃了。社区为赶造 SQL，错过了 AI 最佳切入时机。这两年 Spark+AI 势头正劲，Matei 教授的论文 Weld 想通过 monad 把批、流、图、ML、TensorFlow 等多个系统粘合起来，统一底层优化，想法很赞；处于 beta 阶段的 MLFlow 项目，把 ML 的生命周期全部管理起来，这些都是 Spark 新的突破点。

反观 Flink 社区，对周边的大数据存储框架支持较好，但在 FlinkML 和 Gelly 图计算方面投入极匮乏，16 年给社区提 PS 和流式机器学习，没一点进展。笔者在华为云这两年多时间，选择了 Flink 作为流计算平台核心，索性在 Flink 基础之上开发了 StreamingML、Streaming Time GeoSpatial、CEP SQL 这些高级特性，等社区搞，黄花菜都凉了。

企业和开发者对大数据 AI 框架的选择，是很重的技术投资，选错了损失会很大。不仅要看框架本身，还要看背后的公司。

Spark 后面是 Databricks，Databricks 背靠伯克利分校，Matei、Reynold Xin、孟祥瑞等高手如云。Databricks Platform 选择 Azure，14 年 DB 就用改造 notebook 所见即所得的大数据开发平台，前瞻性强，同时对 AWS 又有很好的支持。商业和技术上都是无可挑剔的。

Flink 后面是 DataArtisans，今年也推出了 data Artisans Platform，笔者感觉没太大新意，对公有云私有云没有很好的支持。DataArtisans 是德国公司，团队二三十人，勤勉活跃在 Flink 社区，商业上或许势力不足。

开源项目后面的商业公司若不在，项目本身必然走向灭亡，纯粹靠分散的发烧友的力量无法支撑一个成功的开源项目。Databricks 估值 1.4 亿美元，DataArtisans 估值 600 万美元，23 倍的差距。DataArtisans 的风险在于变现能力，因为盘子小所以有很大风险被端盘子，好在 Flink 有个好的 Dataflow 底子。这也是每个开源项目的难题，既要商业支撑开销，又要中立发展。

对比小结

啰嗦这么多，对比下 Flink 和 Spark：

Flink 和 Spark 在流计算方面各有优缺点，分值等同。Flink 在流批计算方面已经成熟，Spark 还有很大提升空间，此消彼长，未来不好说。

边缘计算的机会

边缘计算近两年概念正盛，其中依靠的大数据能力主要是流计算。公有云、私有云、混合云这么成熟，为何会冒出来个边缘计算？

IoT 技术快速成熟，赋能了车联网、工业、智慧城市、O2O 等线下场景。线下数据高速增长，敏感数据不上云，数据量太大无法上云，毫秒级以下的时延，这些需求催生了靠近业务的边缘计算。在资源受限的硬件设备上，业务数据流实时产生，需要实时处理流数据，一般可以用 lambda 跑脚本，实时大数据可以运行 Flink。华为云已商用的 IEF 边缘计算服务，在边缘侧跑的就是 Flink lite，Azure 的流计算也支持流作业下发到边缘设备上运行。

边缘设备上不仅可以运行脚本和 Flink，也可以执行机器学习和深度学习算法推理。视频摄像头随处可见，4K 高清摄像头也越来越普遍，交警蜀黎的罚单开的越来越省心。视频流如果全部实时上传到数据中心，成本不划算，如果这些视频流数据能在摄像头上或摄像头周边完成人脸识别、物体识别、车牌识别、物体移动侦测、漂浮物检测、抛洒物检测等，然后把视频片段和检测结果上传，将极大节省流量。这就催生了低功耗 AI 芯片如昇腾 310、各种智能摄像头和边缘盒子。

Flink 这类能敏捷瘦身且能力不减的流计算框架，正适合在低功耗边缘盒子上大展身手。可以跑一些 CEP 规则引擎、在线机器学习 Streaming、实时异常检测、实时预测性维护、ETL 数据清洗、实时告警等。

行业应用场景

实时流计算常见的应用场景有：日志分析、物联网、NB-IoT、智慧城市、智慧工厂、车联网、公路货运、高速公路监测、铁路、客运、梯联网、智能家居、ADAS 高级辅助驾驶、共享单车、打车、外卖、广告推荐、电商搜索推荐、股票交易市场、金融实时智能反欺诈等。只要实时产生数据、实时分析数据能产生价值，那么就可以用实时流计算技术，单纯地写一写脚本和开发应用程序，已经无法满足这些复杂的场景需求。

数据计算越实时越有价值，Hadoop 造就的批计算价值已被榨干。在线机器学习、在线图计算、在线深度学习、在线自动学习、在线迁移学习等都有实时流计算的影子。对于离线学习和离线分析应用场景，都可以问一下，如果是实时的，是否能产生更大价值？

去新白鹿用二维码点餐，会享受到快速上菜和在线结账；叫个外卖打个车，要是等十分钟没反应，必须要取消订单。互联网催化各个行业，实时计算是其中潮头，已***在生活、生产、环境的方方面面。

对比各家云厂商的流计算服务

不重复造轮子已成业界共识。使用公有云上 serverless 大数据 AI 服务（全托管、按需收费、免运维），会成为新的行业共识。高增长的企业构筑大数据 AI 基础设施需要较高代价且周期不短，长期维护成本也高。

企业上云主要担心三个问题：

数据安全，数据属于企业核心资产；
被厂商锁定；
削弱自身技术能力。
对于数据安全，国内的《网络安全法》已经正式实施，对个人隐私数据保护有法可依；另外欧盟 GDPR《通用数据保护条例（General Data Protection Regulation）》正式生效，都说明法律要管控数据乱象了。

选择中立的云厂商很关键。云厂商大都会选择开源系统作为云服务的基石，如果担心被锁定，用户选择云服务的时候留意下内核就好。当然，这会导致开源社区和云厂商的矛盾，提供企业化大数据平台可能会被公有云抢生意，开源社区要活下去，DataBricks 跟 Azure 的合作例子就是聪明的选择。

担心削弱公司技术能力，倒是不必。未来大数据框架会越来越傻瓜化，运维和使用门槛也会越来越低，企业不如把主要精力聚焦于用大数据创造价值上，不为了玩数据而玩数据，是为了 make more money。

目前常见的流计算服务包括：

AWS Kinesis
Azure 流分析
Huawei Cloud 实时流计算服务
Aliyun 实时计算
AWS Kinesis 流计算服务推出较早，目前已经比较成熟，提供 serverless 能力，按需收费、全托管、动态扩容缩容，是 AWS 比较赚钱的产品。Kinesis 包含 Data Streams、Data Analytics、Data Firehose、Video Streams 四个部分。Data Streams 做数据接入，Data Firehose 做数据加载和转储，Data Analytics 做实时流数据分析，Video Streams 用于流媒体的接入、编解码和持久化等。Azure 的流分析做的也不错，主打 IoT 和边缘计算场景。从 Kinesis 和 Azure 流分析能看出，IoT 是流分析的主战场。产品虽好，国内用的不多，数据中心有限而且贵。

华为云实时流计算服务是以 Flink 和 Spark 为核心的 serverless 流计算服务，早在 2012 年华为就开始了自研的 StreamSmart 产品，广泛在海外交付。由于生态闭源，团队放弃了 StreamSmart，转投 Flink 和 Spark 双引擎。提供 StreamSQL 为主的产品特性：CEP SQL、StreamingML、Time GeoSpartial 时间地理位置分析、实时可视化等高级特性。首创独享集群模式，提供用户间物理隔离，即使是两个竞争对手也可以同时使用实时流计算服务，用户之间物理隔离也断绝了用户间突破沙箱的小心思。

阿里云的流计算服务，最早是基于 Storm 的 galaxy 系统，同样是基于 StreamSQL，产品早年不温不火。自从去年流计算彻底转变，内核改为 Flink，经过双 11 的流量检验，目前较为活跃。

总结 & 展望

实时流计算技术已经成熟，大家可以放心使用。目前的问题在于应用场景推广，提升企业对云厂商的信任度，广泛应用流计算创造价值。而流计算与 AI 的结合，也会是未来可能的方向：