数据流定义

想象一条河，河流从哪里开始？河流在哪里？我们对河流的理解本质上是流动的概念。这条河没有开始也没有结束。流数据非常适合于没有离散开头或结尾的数据。例如，交通灯的数据是连续的，没有“开始”或“结束”。数据流是连续而不是分批发送数据记录的过程。

通常，数据流对于在生成数据时的连续流中以小尺寸（通常以千字节为单位）发送数据的数据源类型是有用的。这可能包括各种各样的数据源，例如来自连接设备的遥测，客户使用您的Web应用程序生成的日志文件，电子商务交易或来自社交网络或地理空间服务的信息。

传统上，数据是分批移动的。批处理通常同时处理大量数据，具有长时间的延迟。例如，该过程每24小时运行一次。虽然这可以是处理大量数据的有效方法，但它不适用于流式传输的数据，因为数据在处理时可能是陈旧的。

数据流是时间序列和随时间检测模式的最佳选择。例如，跟踪Web会话的长度。大多数物联网数据非常适合数据流。交通传感器，健康传感器，交易日志和活动日志等都是数据流的理想选择。

此流数据通常用于实时聚合和关联，过滤或采样。通过数据流，您可以实时分析数据，并深入了解各种活动，例如计量，服务器活动，设备地理位置或网站点击。

可以考虑以下实际情况：

金融机构跟踪市场变化并根据配置的约束（例如达到特定股票价值时的卖出）调整客户组合的设置。

电网监控吞吐量并在达到某些阈值时生成警报。

新闻源从各种平台流式传输点击流记录，并使用人口统计信息丰富数据，以便它可以提供与受众人口相关的文章。

电子商务站点流式传输点击流记录以查找数据流中的异常行为，并在点击流显示异常行为时生成安全警报。

数据流挑战

数据流是一种功能强大的工具，但在使用流数据源时，有一些常见的挑战。以下列表显示了数据流时要规划的一些事项：

规划可扩展性。

规划数据持久性。

在存储层和处理层中加入容错。

数据流工具

随着流数据的增长，出现了许多适合与之合作的解决方案。以下列表显示了一些用于处理流数据的常用工具：

亚马逊Kinesis Firehose。Amazon Kinesis是一种托管，可扩展，基于云的服务，允许实时处理大型数据流。

Apache Kafka。Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息传递系统，它集成了应用程序和数据流。

Apache Flink。Apache Flink是一种流数据流引擎，为数据流上的分布式计算提供了便利。

Apache Storm。Apache Storm是一个分布式实时计算系统。Storm用于分布式机器学习，实时分析以及许多其他情况，尤其是具有高数据速度的情况。

以上是关于大数据中数据流的一些见解，欢迎广大朋友点评、点赞和转发。