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谷歌发表的三篇划时代论文（分别介绍 MapReduce、GFS和 BigTable），特别是介绍 MapReduce 的那篇论文，开启了大规模数据处理波澜壮阔的发展历程。一篇篇论文和那些大数据从业者耳熟能详的大数据处理架构，是这个历程中的重要里程碑，图1-1 所示为主流大数据处理架构的发展历程。

图 1-1 主流大数据处理架构的发展历程

2003年，谷歌的工程师便开始构建各种定制化数据处理系统，以解决大规模数据处理的几大难题：大规模数据处理特别困难（DataProcessingishard），这里的难有多个方面，仅仅是在大规模数据上构建一个处理程序也不是一件容易的事情；保证可伸缩性很难（Scalability is  hard），让处理程序在不同规模的集群上运行，或者更进一步，让程序根据计算资源状况自动调度执行，也不是一件容易的事情；容错很难（Fault-toleranceishard），让处理程序在由廉价机器组成的集群上可靠地运行，更不是一件容易的事情。这些困难促使 MapReduce（不是 Hadoop 中的 MapReduce）诞生。MapReduce将处理抽象成 Map+Shuffle+Reduce的过程， 这种抽象对大数据处理理论变革有着深远的影响。

以计算词频为例，MapReduce 将输入（Input）文本以行为单位分片（Split），每个 Map 任务将分片中的每个词映射为键值对的形式（Dear,  1），Shuffle 将相同键的记录组合在一起，最后由Reduce 任务计算词频并输出（Output）结果，图 1-2 描述了一个有 3 个 Map 和 3 个 Reduce 的词频计算过程。

图 1-2 基于MapReduce 计算词频的过程

笔者有一段相似的架构经历，能够帮助读者更好地理解是什么驱动谷歌的工程师开发 MapReduce 这个通用框架。驱动笔者开发一个定制化数据处理程序的想法主要来自业务需求，也有 MapReduce 思想的启发。当时，笔者就职的公司有TB级的短文本数据，笔者需要将这些文本的一些相邻行合并成一条记录，再对这些记录进行聚合操作，并在这之上构建一个用于语义分析的应用。出于保密要求， 这些数据被分批归集到公司内网的一台 x86 服务器上，语义分析程序也运行在这台内网机器上。笔者有两套方案，其中一套方案使用 Hadoop，但是由于只有两台物理机器，而且用 Hadoop 有点“大炮打蚊子”的感觉，加之因着迷于 Linux 内核之美而“继承”下的“一言不合便动手造轮子”的理念，笔者决定采用另一套方案：使用 Java语言自己动手构建一个简易的、定制化的多线程数据处理框架（类MapReduce 数据处理框架），如图 1-3 所示。

其中，Reader 用于并行读取数据；Dealer 用于实现可级联的数据处理逻辑， 如先计算记录总数，再过滤非目标记录，最后分词并计算语义标签；Writer 将Dealer处理的最终结果以配置的格式写入输出文件。

图 1-3 类MapReduce 数据处理框架

多线程并行处理将程序运行速度提高了好几个量级。尽管如此，这段经历也令笔者回味深长：

（1）语义分析应用程序和底层组件间耦合得太紧，以至于这套软件只能由笔者维护。因为承担这个任务的部门的其他同事都是做数据分析的，没有软件开发工伤经验。

（2）语义分析训练通常是相当耗时的，没有功能更强大的框架支持，手工操作的时间成本比较高。

这段经历让笔者深刻领悟到 MapReduce 框架的深思熟虑。2004 年，DougCutting 和 MikeCafarella 在构建 Nutch 时受到谷歌公司发表的MapReduce 论文的启发，实现了开源版本的 MapReduce，即 Hadoop。此后，Pig、Hive、HBase 等工具不断涌现，Hadoop 批处理生态系统蓬勃发展，也让人们再次领教了开源的力量，图 1-4 展示了 Hadoop 生态系统。

图 1-4   Hadoop 生态系统

批处理（batch）的概念由来已久。在操作系统理论中，批处理是指用户将一批作业提交给操作系统后就不再干预，由操作系统控制它们自动运行。这种操作系统被称为批处理操作系统，它是为了提高CPU 的利用率而提出的一种操作系统。例如，在DOS 和 Windows 系统中，我们可以在扩展名为.bat 的脚本文件中顺序定义一系列操作命令，让操作系统自动运行这些命令。

在数据处理理论中有对应的批处理系统。批处理系统的核心功能是在大容量静态数据集上运行预定义功能的、可预期完成时间的计算任务。这里的静态是指数据集是有界的，是数据集的时间属性。

流处理（streaming）系统则是构建在无界数据集之上的、可提供实时计算的另一类数据处理系统。

经过一段时间的应用实践，MapReduce的缺陷也逐渐暴露，最让人诟病的是Map+Shuffle+Reduce编程模型导致计算作业效率低下。为此，2007年，谷歌发起了 Flume 项目。起初，Flume 只有 Java 版本，因此也被称为 Flume Java（这里所说的 Flume 和 Apache 的 Flume 不同）。Flume 将数据处理过程抽象成计算图（有向无环图），数据处理逻辑被编译成 Map+Shuffle+Reduce 的组合，并加入物理执行计划优化，而不是简单地将 Map+Shuffle+Reduce 串联。

Flume 引入的管道（Pipeline）、动态负载均衡（谷歌内部称为液态分片）和流语义思想成为大数据处理技术变革的宝贵理论财富。

产生于处理推特信息流的流式数据处理框架 Storm 以牺牲强一致性换取实时性，并在一些场景下取得了成功。为了让数据处理程序兼备强一致性和实时性，工程师们将强实时性的 Storm 和强一致性的Hadoop 批处理系统融合在一起，即Lambda 架构。其中，Storm 负责实时生成近似结果，Hadoop 负责计算最终精准结果。Lambda 架构需要部署两套队列集群，数据要持久化存放两份，这会导致数据冗余，增加系统维护成本。Lambda 架构示意图，如图 1-5 所示。

图 1-5   Lambda 架构示意图

MapReduce 模型严重依赖分布式文件系统，如Map 将计算结果临时写入文件系统，而 Shuffle 从文件系统中读入该结果，这往往会产生较大的计算性能损耗，因此基于内存的计算是另一个选择，这就是 Spark 成功的秘诀。此外，Spark 还支持流式数据处理，即 Spark Streaming，其原理是将多个微批处理任务串接起来构建流式数据处理任务。但是这种采用微批重复运行的机制牺牲了低延迟和高吞吐的优势，引发了Spark Streaming 是不是真正流式数据处理引擎的争议。Spark Streaming 流式数据处理任务的架构方案，如图 1-6 所示。

图 1-6 Spark Streaming 流式数据处理任务的架构方案

这期间，流式数据处理继续发展，出现了 MillWheel、Kafka和 DataFlow。exactly-once语义、数据源端的持久化和可重放、动态表理论，以及时间、窗口、水印、触发器等流式数据处理核心理论的提出，加快了流式数据处理框架的发展步伐。

作为流式数据处理中容错的解决方案之一的轻量级快照机制，借助上述流式数据处理相关理论，以及开源的旺盛生命力，Flink 于 2015 年迅速登上实时数据处理的舞台，并将推动大数据发展新的浪潮。正是在这种背景下，笔者决定深入Flink 实现底层，为读者呈现其中的智慧之光。Flink 架构，如图 1-7 所示。

图 1-7   Flink 架构

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