数据流系统是为处理连续的实时数据流而构建的。 其关键组件包括数据摄取、处理和存储层，以及用于可靠性和监控的辅助系统。 每层都解决了特定的挑战，例如处理高吞吐量、实现低延迟处理以及确保数据持久性。
第一个组件是数据摄取层，负责从传感器、应用程序或日志等来源捕获和传输数据。 此层通常使用消息代理或事件流平台，如 Apache Kafka 或 Amazon Kinesis。 这些工具充当缓冲区，将数据生产者（例如，物联网设备）与使用者（例如，处理引擎）分离。 例如，Kafka 将数据组织成主题，允许多个使用者独立读取同一流。 此层必须处理扩展、分区和容错，以避免在发生故障时数据丢失。
接下来是处理层，它实时转换或分析数据。 流处理框架（如 Apache Flink、Apache Spark Streaming）或云服务（如 Google Dataflow）执行过滤、聚合或异常检测等任务。 这些框架处理状态管理，这对于诸如在时间窗口内计数事件之类的操作至关重要。 例如，Flink 的有状态处理可以跟踪用户在会话中的活动，即使数据到达顺序不正确。 窗口化（将数据分组为时间间隔）和事件时间处理可确保即使存在延迟也能获得准确的结果。 开发人员使用 API 编写逻辑，从而平衡低延迟和正确性。
最后一个组件是存储和输出层，它持久化处理后的结果或将它们转发到下游系统。 这包括数据库（例如，用于实时查询的 Cassandra）、数据湖（例如，用于批量分析的 Amazon S3）或用于进一步处理的辅助流。 Prometheus 或 Grafana 等监控工具跟踪系统健康状况，而 Kafka 的复制或 Flink 的检查点等容错机制可从故障中恢复。 例如，如果服务器崩溃，Kafka 确保未处理的数据仍然可用，Flink 从上次保存的状态恢复。 总之，这些组件为实时数据工作流创建了一个弹性管道。