Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters wird die Nachfrage nach der Verarbeitung großer Datenmengen immer größer, sodass die Stream-Processing-Technologie zu einer der wichtigen Lösungen geworden ist. Apache Samza und Apache Flink sind branchenführende Streaming-Verarbeitungs-Frameworks. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Samza und Flink zum Streamen in Beego verwenden.
Beego ist ein Web-Framework, das auf der Go-Sprache basiert und viele Funktionen bietet, wie z. B. RESTful API, Template Engine, ORM und Streaming-Verarbeitung. Es handelt sich um ein leichtes Framework, das einfach zu verwenden und zu entwickeln ist. Beego verfügt außerdem über eine starke Erweiterbarkeit und kann mit benutzerdefinierter Middleware und Modulen erweitert werden. Darüber hinaus ist die Leistung von Beego ebenfalls sehr gut und kann Szenarien mit hoher Parallelität bewältigen.
Apache Samza ist ein Open-Source-Stream-Verarbeitungsframework, das von der Apache Software Foundation verwaltet und entwickelt wird. Es nutzt Apache Kafka als Nachrichtensystem und verarbeitet Datenströme als zustandslose Funktionen. Daher lässt sich Samza problemlos in Kafka integrieren und unterstützt eine hochzuverlässige Verarbeitung mit geringer Latenz. Samza unterstützt auch die Streaming-Batchverarbeitung, was bedeutet, dass Kafka-Daten integriert und verarbeitet werden können, und unterstützt Fensterfunktionen, Aggregations- und Korrelationsoperationen usw.
Apache Flink ist ein Streaming-Verarbeitungsframework, das von der Apache Software Foundation verwaltet und entwickelt wird. Im Gegensatz zu Samza kann es zustandsbehaftete Datenströme verarbeiten. Das zentrale Designprinzip von Flink besteht darin, Szenarien mit geringer Latenz und hoher Zuverlässigkeit zu bewältigen und erweiterte Stream-Batch-Hybrid-Computing-Funktionen zu unterstützen. Flink bietet auch High-Level-APIs und Tools wie CEP, Bibliotheken für maschinelles Lernen usw.
Beego bietet als Web-Framework selbst keine Streaming-Funktionalität. Da die Go-Sprache jedoch in Szenarien mit hoher Parallelität eine hervorragende Leistung aufweist, ist die Verwendung von Samza und Flink für die Streaming-Verarbeitung in Beego eine Lösung.
Importieren Sie zunächst die Samza- und Flink-Abhängigkeitspakete in die Anwendung:
import (
"github.com/apache/samza-go/api/runner"
"github.com/apache/flink/.../api"
)Als nächstes verwenden Sie die Router und Controller von Beego, um die Daten vorzuverarbeiten:
func (c *MainController) HandleStreamData() {
data := c.Ctx.Input.RequestBody
// 进行数据预处理
}Übergeben Sie die Daten dann in Form von Nachrichten zur Verarbeitung an Samza oder Flink. Hier ist Samza als Beispiel:
Zuerst die Verarbeitungsfunktion definieren:
func handleStreamData(ctx runner.Context, msg *sarama.ConsumerMessage) {
// 处理流数据
ctx.Send("output-stream", ...)
}Als nächstes die Samza-Aufgabe in der Anwendung definieren:
task := runner.NewTask(func(ctx runner.Context) {
// 定义输入和输出流
input := sarama.ConsumerMessage{}
output := sarama.ProducerMessage{}
// 使用输入流订阅Kafka消息
err := input.ReadKafka(...)
if err != nil {...}
defer input.Close()
// 处理数据流
for {
select {
case <-ctx.SignalChan():
return
case msg := <-input.Msg():
handleStreamData(ctx, msg)
}
}
}, ...)Zum Schluss die Samza-Aufgabe in der Anwendung starten:
task.Run()
Einführung in diesen Artikel Erfahren Sie, wie Sie Samza und Flink für das Streaming in Beego verwenden. Durch die Verwendung der Router und Controller von Beego zur Verarbeitung von Daten und deren Weiterleitung in Form von Nachrichten zur Verarbeitung an Samza oder Flink kann eine Streaming-Datenverarbeitung in Szenarien mit hoher Parallelität erreicht werden. Da sowohl Samza als auch Flink über eine hohe Zuverlässigkeit und geringe Latenz verfügen und umfangreiche Stream-Batch-Hybrid-Computing-Funktionen bieten, können sie hervorragende Lösungen für die Stream-Verarbeitung sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStreaming mit Samza und Flink in Beego. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
