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什么是流数据?

流数据处理需要两个层:存储层和处理层。存储层需要支持记录定序和高度一致性,以便以快速、便宜且可重复的方式读取和写入大型数据流。处理层负责处理存储层中的数据,基于该数据运行计算,然后通知存储层删除不再需要的数据。您还必须为存储层和处理层制定可扩展性、数据持久性和容错规划。因此,出现了可提供构建流数据应用程序所需的基础设施的多种平台,其中包括 Amazon Kinesis Data Streams、 Amazon Kinesis Data Firehose、 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)、Apache Flume、Apache Spark Streaming 和 Apache Storm。

在 AWS 上使用流数据

Amazon Web Services (AWS) 使用自動交易軟件的優勢 提供多种处理流数据的选项。您可以利用由 Amazon Kinesis 提供的托管流数据服务,也可以在 Amazon EC2 上的云中部署和管理您自己的流数据解决方案。

Amazon Kinesis 是一种在 AWS 上流处理数据的平台,提供多种强大的服务,让您可以轻松地加载和分析流数据,另外还让您能根据具体需求来构建自定义流数据应用程序。它提供了三种服务:Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon Kinesis Data Streams 和 Amazon Managed Streaming for Apache 使用自動交易軟件的優勢 Kafka (Amazon MSK)。

另外,您还可以在 Amazon EC2 和 Amazon EMR 上运行其他流数据平台,如 Apache Flume、Apache Spark Streaming 和 Apache Storm。

Amazon Kinesis Data Streams

通过 Amazon Kinesis 使用自動交易軟件的優勢 Data Streams,您可以构建自己的自定义应用程序来处理或分析流数据,以满足特定需求。它能够每小时从成千上万个来源连续捕获和存储数 TB 的数据。然后,您可以构建应用程序来处理来自 Amazon Kinesis Data Streams 的数据,以支持实时控制面板、生成警报、实施动态定价和广告等等。Amazon Kinesis Data Streams 支持您选择的流处理框架,包括 Kinesis Client Library (KCL)、Apache Storm 和 Apache Spark Streaming。

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Data Firehose 是将流数据加载到 AWS 的最简单方式。它可以捕获流数据并将其自动加载到 Amazon S3 和 Amazon Redshift,借助当前正在使用的现有商业智能工具和控制面板实现近乎实时的分析。借助它,您可以快速实施 ELT 方法,并迅速从流数据中受益。

Amazon 使用自動交易軟件的優勢 Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)

Amazon MSK 是一项完全托管的服务,可让您轻松构建并运行使用 Apache Kafka 处理流数据的应用程序。Apache Kafka 是一个开源平台,用于构建实时流数据管道和应用程序。借助 Amazon MSK,您可以使用原生 Apache Kafka API 填充数据湖、将所做更改流式传入和传出数据库,以及为机器学习和分析应用程序提供支持。

Amazon EC2 上的其他流数据解决方案

您可以在 Amazon EC2 和 Amazon EMR 上安装您选择的流数据平台,并构建自己的流存储层和处理层。通过在 Amazon EC2 使用自動交易軟件的優勢 和 Amazon EMR 上构建自己的流数据解决方案,您可以避免基础设施预置冲突,还可以使用多种流存储和处理框架。适用于流数据存储层的选项包括 Amazon MSK 和 Apache 使用自動交易軟件的優勢 Flume。适用于流处理层的选项包括 Apache Spark Streaming 和 Apache Storm。

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