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Rust流處理新秀,即將抗衡Flink霸主地位

jf_wN0SrCdH ? 來源:Rust語言中文社區(qū) ? 2023-04-09 10:21 ? 次閱讀

Arroyo是一個使用Rust編寫的分布式流處理引擎,旨在高效地對數(shù)據(jù)流進(jìn)行有狀態(tài)的計算。與傳統(tǒng)的批處理不同,流處理引擎可以同時處理有界和無界的數(shù)據(jù)源,并在結(jié)果可用時立即得出結(jié)果。

廢話不多說,先上github:

https://github.com/ArroyoSystems/arroyo

簡而言之:Arroyo可讓你對大量實時數(shù)據(jù)提出復(fù)雜問題,并在亞秒級時間內(nèi)獲得結(jié)果。

說到這里,感覺就是Flink在Rust中的完美替代品。如果真的可以穩(wěn)定使用,那么將是Rust撼動Java在大數(shù)據(jù)流式處理計算的第一槍。

我們看下, 官網(wǎng)的宣傳圖:

b57d303a-d629-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

官方標(biāo)榜主要特性有:

支持SQL和Rust流水線

可擴(kuò)展到每秒數(shù)百萬事件

支持狀態(tài)操作,如窗口和連接

支持狀態(tài)檢查點(diǎn)功能,以實現(xiàn)流水線的容錯和恢復(fù)

通過Dataflow模型進(jìn)行及時的流處理

用例

檢測欺詐和安全事件

實時產(chǎn)品和業(yè)務(wù)分析

實時數(shù)據(jù)攝取到您的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖中

實時機(jī)器學(xué)習(xí)特征生成

為什么選擇Arroyo

現(xiàn)在已經(jīng)有一些現(xiàn)有的流引擎,包括Apache Flink, Spark streaming和Kafka Streams。為什么要搞一個新的呢?

官方也給出了具體的說明:(可以說非常炸裂)

無服務(wù)器運(yùn)維:Arroyo管道被設(shè)計為在現(xiàn)代云環(huán)境中運(yùn)行,支持無縫擴(kuò)展、恢復(fù)和重新調(diào)度。

高性能SQL:SQL是一流的關(guān)注點(diǎn),具有始終優(yōu)秀的性能。

專為非專家設(shè)計:Arroyo從其內(nèi)部實現(xiàn)中清晰地分離了管道API。使用者不需要成為流處理專家即可構(gòu)建實時數(shù)據(jù)pipeline。

如何開始

可以通過運(yùn)行以下Docker命令來使用只有單個節(jié)點(diǎn)的Arroyo群集:

$dockerrun-p8000:8000-p8001:8001ghcr.io/arroyosystems/arroyo-single:multi-arch

然后可以在瀏覽器打開:http://localhost:8000

深入學(xué)習(xí)

官方文檔:https://doc.arroyo.dev/getting-started(看了下,文檔寫的非常好)

使用復(fù)雜SQL構(gòu)建你的第一個pipeline

https://doc.arroyo.dev/tutorial/first-pipeline

總結(jié)

之前也有Rust嘗試做大數(shù)據(jù)套件,但是都沒有很成功的案例。或許Arroyo將是第一個用Rust編寫的分布式流處理引擎成功的案例,這樣將再次證明Rust在大數(shù)據(jù)基建領(lǐng)域的可行性。

后面我也會繼續(xù)關(guān)注Arroyo,并寫一系列的使用教程發(fā)布到本公眾號,并做一些Flink和Arroyo的深入對比。

謝謝大家支持, 做第一個吃螃蟹的人。

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:Rust流處理新秀,即將抗衡Flink霸主地位

文章出處:【微信號:Rust語言中文社區(qū),微信公眾號:Rust語言中文社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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