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doc/ch-big-data-intro/batch-processing-and-stream-processing.md

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+(batch-processing-and-stream-processing)=
+# 从批处理到流处理
+
+## 1.2.1 数据与数据流
+
+在大数据的5个“V”中我们已经提到，数据量大且产生速度快。从时间维度来讲，数据源源不断地产生，形成一个无界的数据流（Unbounded Data Stream）。如图1-5所示，单条数据被称为事件（Event），事件按照时序排列会形成一个数据流。例如，我们每时每刻的运动数据都会累积到手机传感器上，金融交易随时随地都在发生，物联网（Internet of Things，IoT）传感器会持续监控并生成数据。
+
+![图1-5 数据和数据流](./img/)
+
+数据流中的某段有界数据流（Bounded Data Stream）可以组成一个数据集。我们通常所说的对某份数据进行分析，指的是对某个数据集进行分析。随着数据的产生速度越来越快，数据源越来越多，人们对时效性的重视程度越来越高，如何处理数据流成了大家更为关注的问题。
+
+在本书以及其他官方资料中，也会将单条事件称为一条数据或一个元素（Element）。在本书后文的描述中，事件、数据、元素这3个概念均可以用来表示数据流中的某个元素。
+
+## 1.2.2 批处理与流处理
+
+### 1. 批处理
+
+批处理（Batch Processing）是指对一批数据进行处理。我们身边的批处理比比皆是，最常见的批处理例子有：微信运动每天晚上有一个批处理任务，把用户好友一天所走的步数统计一遍，生成排序结果后推送给用户；银行信用卡中心每月账单日有一个批处理任务，把一个月的消费总额统计一次，生成用户月度账单；国家统计局每季度对经济数据做一次统计，公布季度国内生产总值（GDP）。可见，批处理任务一般是对一段时间的数据聚合后进行处理的。对于数据量庞大的应用，如微信运动、银行信用卡中心等情景，一段时间内积累的数据总量非常大，计算非常耗时。
+
+### 2. 流处理
+
+如前文所述，数据其实是以流（Stream）的方式持续不断地产生着的，流处理（Stream Processing）就是对数据流进行处理。时间就是金钱，对数据流进行分析和处理，获取实时数据价值越发重要。如“双十一电商大促销”，管理者要以秒级的响应时间查看实时销售业绩、库存信息以及与竞品的对比结果，以争取更多的决策时间；股票交易要以毫秒级的速度来对新信息做出响应；风险控制要对每一份欺诈交易迅速做出处理，以减少不必要的损失；网络运营商要以极快速度发现网络和数据中心的故障；等等。以上这些场景，一旦出现故障，造成服务的延迟，损失都难以估量。因此，响应速度越快，越能减少损失、增加收入。而IoT和5G的兴起将为数据生成提供更完美的底层技术基础，海量的数据在IoT设备上采集，并通过高速的5G通道传输到服务器，庞大的实时数据流将汹涌而至，流处理的需求肯定会爆炸式增长。
+
+## 1.2.3 为什么需要一个优秀的流处理框架
+
+处理实时流的系统通常被称为流计算框架、实时计算框架或流处理框架。下面就来解释为何需要一个可靠的流处理框架。
+
+### 1. 股票交易的业务场景
+
+我们都知道股票交易非常依赖各类信息，一些有可能影响股票市场价格的信息经常首发于财经网站、微博、微信等社交媒体平台上。作为人类的我们不可能24小时一直监控各类媒体，如果有一个自动化的系统来做一些分析和预警，将为决策者争取到更多时间。
+
+假设我们有数只股票的交易数据流，我们可以通过这个数据流来计算以10秒为一个时间窗口的股票价格波动，选出那些超过5%变化幅度的股票，并将这些股票与媒体的实时文本数据做相关分析，以判断媒体上的哪些实时信息会影响股票价格。当相关分析的结果足够有说服力时，可以将这个系统部署到生产环境，实时处理股票与媒体数据，产生分析报表，并发送给交易人员。那么，如何构建一个可靠的程序来解决上述业务场景问题呢？
+
+### 2. 生产者-消费者模型
+
+处理流数据一般使用“生产者-消费者”（Producer-Consumer）模型来解决问题。如图1-6所示，生产者生成数据，将数据发送到一个缓存区域（Buffer），消费者从缓存区域中消费数据。这里我们暂且不关心生产者如何生产数据，以及数据如何缓存，我们只关心如何实现消费者。
+
+![图1-6 生产者-消费者模型](./img/)
+
+在股票交易的场景中，我们可以启动一个进程来实现消费者，该进程以10秒为一个时间窗口，统计时间窗口内的交易情况，找到波动最大的那些股票。同时，该进程也对新流入的媒体文本进行分析。这个逻辑看起来很容易实现，但深挖之后会发现问题繁多。
+
+### 3. 流处理框架要解决的诸多问题
+
+#### （1） 可扩展性
+
+股票交易和媒体文本的数据量都非常大，仅以微博为例，平均每秒有上千条、每天有上亿条微博数据。一般情况下，单个节点无法处理这样规模的数据，这时候需要使用分布式计算。假如我们使用类似MPI的框架，需要手动设计分治算法，这对很多程序员来说有一定的挑战性。
+
+随着数据不断增多，我们能否保证我们的程序能够快速扩展到更多的节点上，以应对更多的计算需求？具体而言，当计算需求增多时，计算资源能否线性增加而不是耗费大量的资源，程序的代码逻辑能否保持简单而不会变得极其复杂？一个具有可扩展性的系统必须能够优雅地解决这些问题。
+
+#### （2） 数据倾斜
+
+在分布式计算中，数据需要按照某种规则分布到各个节点上。假如数据路由规则设计得不够完善，当数据本身分布不均匀时，会发生数据倾斜，这很可能导致部分节点数据量远大于其他节点。这样的后果是：轻则负载重的节点延迟过高，重则引发整个系统的崩溃。假如一条突发新闻在网络媒体平台引发激烈的讨论和分析，数据突增，程序很可能会崩溃。数据倾斜是分布式计算中经常面临的一个问题。
+
+#### （3） 容错性
+
+整个系统崩溃重启后，之前的那些计算如何恢复？或者部分节点发生故障，如何将该节点上的计算迁移到其他的节点上？我们需要一个机制来做故障恢复，以增强系统的容错性。
+
+#### （4） 时序错乱
+
+限于网络条件和其他各种潜在影响因素，流处理引擎处理某个事件的时间并不是事件本来发生的时间。比如，你想统计上午11:00:00到11:00:10的交易情况，然而发生在11:00:05的某项交易因网络延迟没能抵达，这时候要直接放弃这项交易吗？绝大多数情况下我们会让程序等待，比如我们会假设数据最晚不会延迟超过10分钟，因此程序会等待10分钟。等待一次也还能接受，但是如果有多个节点在并行处理呢？每个节点等待一段时间，最后做数据聚合时就要等待更长时间。
+
+批处理框架一般处理一个较长时间段内的数据，数据的时序性对其影响较小。批处理框架用更长的时间来换取更好的准确性。流处理框架对时序错乱更为敏感，框架的复杂程度也因此大大增加。
+
+Flink是解决上述问题的最佳选择之一。如果用Flink去解决前文提到的股票建模问题，只需要设置时间窗口，并在这个时间窗口下做一些数据处理的操作，还可以根据数据量来设置由多少节点并行处理。

doc/ch-big-data-intro/bigdata-programming-languages.md

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+(bigdata-programming-languages)=
+# 编程语言的选择
+
+大数据编程一般会使用Java、Scala和Python等编程语言，Flink目前也支持上述3种语言，本节从大数据编程的角度来分析几种编程语言的优劣。
+
+## 1.6.1 Java和Scala
+
+Java是“老牌”企业级编程语言。Java相比C/C++更易上手，支持多线程，其生态圈中可用的第三方库众多。Java虚拟机（Java Virtual Machine，JVM）保证了程序的可移植性，可以快速部署到不同计算机上，是很多分布式系统首选的编程语言，比如Hadoop和Flink的绝大多数代码都是用Java编写的，这些框架提供了丰富的文档，网络社区的支持好。因此，进行大数据编程，Java编程是必备的技能。相比一些新型编程语言，Java的缺点是代码有点冗长。
+
+Scala是一门基于JVM的编程语言。相比Java，Scala的特色是函数式编程。函数式编程非常适合大数据处理，我们将在第2章进一步介绍函数式编程思想。在并行计算方面，Scala支持Actor模型，Actor模型是一种更为先进的并行计算编程模型，很多大数据框架都基于Actor模型。Spark、Flink和Kafka都是基于Actor模型的大数据框架。Scala可以直接调用Java的代码，相比Java，Scala代码更为简洁和紧凑。凡事都有两面性，Scala虽然灵活简洁，但是不容易掌握，即使是有一定Java基础的开发者，也需要花一定时间系统了解Scala。
+
+另外，Java和Scala在互相学习和借鉴。Java 8开始引入了Lambda表达式和链式调用，能够支持函数式编程，部分语法与Scala越来越接近，代码也更加简洁。
+
+**注意**
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+这里的Lambda表达式与1.4.1小节介绍的Lambda架构不同。Lambda表达式基于函数式编程，是一种编写代码的方式。Lambda架构主要指如何同时处理流批数据，是一种大数据架构。
+
+Flink的核心代码由Java和Scala编写，为这两种语言提供丰富强大的API，程序员可根据自己和团队的习惯从Java和Scala中选择。本书基于以下两点考虑，决定主要以Java来演示Flink的编程。
+
+- Flink目前绝大多数代码和功能均由Java实现，考虑到本书会展示一些Flink中基于Java的源码和接口，为了避免读者在Java和Scala两种语言间混淆，将主要使用Java展示一些Flink的核心概念。
+- 不同读者的编程语言基础不一样，Scala用户往往有一定的Java编程基础，而Java用户可能对Scala并不熟悉。而且Scala的语法非常灵活，一不小心可能出现莫名其妙的错误，初学者难以自行解决，而Scala相对应的书籍和教程不多。或者说Scala用户一般能够兼容Java，而Java用户学习Scala的成本较高。
+
+此外，由于大多数Spark作业基于Scala，很多大数据工程师要同时负责Spark和Flink两套业务逻辑，加上Flink的Scala API与Spark比较接近，本书也会在一些地方提示Scala用户在使用Flink时的必要注意事项，并在随书附赠的工程中提供Java和Scala两个版本的代码，方便读者学习。
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+## 1.6.2 Python
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+Python无疑是近几年来编程语言界的“明星”。Python简单易用，有大量第三方库，支持Web、科学计算和机器学习，被广泛应用到人工智能领域。大数据生态圈的各项技术对Python支持力度也很大，Hadoop、Spark、Kafka、HBase等技术都有Python版本的API。鉴于Python在机器学习和大数据领域的流行程度，Flink社区非常重视对Python API的支持，正在积极完善Flink的Python接口。相比Java和Scala，Python API还处于完善阶段，迭代速度非常快。Flink的Python API名为PyFlink，是在1.9版本之后逐渐完善的，但相比Java和Scala还不够完善。考虑到Python和Java/Scala有较大区别，本书的绝大多数内容均基于Java相关知识，且PyFlink也在不断迭代、完善，本书暂时不探讨PyFlink。
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+## 1.6.3 SQL
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+严格来说，SQL并不是一种全能的编程语言，而是一种在数据库上对数据进行操作的语言，相比Java、Scala和Python，SQL的上手门槛更低，它在结构化数据的查询上有绝对的优势。一些非计算机相关专业出身的读者可以在短期内掌握SQL，并进行数据分析。随着数据科学的兴起，越来越多的岗位开始要求候选人有SQL技能，包括数据分析师、数据产品经理和数据运营等岗位。Flink把这种面向结构化查询的需求封装成了表（Table），对外提供Table API 和 SQL的调用接口，提供了非常成熟的SQL支持。SQL的学习和编写成本很低，利用它能够处理相对简单的业务逻辑，其非常适合在企业内被大规模推广。本书第8章将重点介绍Table API 和SQL的使用方法。