运用Erlang搭建大数据处理流水线,涵盖分布式架构设计、容错机制实现、性能优化策略等技术

1. 初识Erlang的并行处理基因

在芬兰爱立信实验室诞生的Erlang语言，天生就是为处理海量并发请求而设计的。想象一下电信交换机每秒要处理数百万通电话的场景——这恰恰解释了为什么Erlang在进程创建、消息传递和错误隔离方面具有独特优势。当我们处理TB级日志数据时，每个数据分片就像一通电话呼叫，需要独立的处理流程和容错机制。

2. 数据接收层设计

使用gen_server构建可扩展的TCP接收器集群：

-module(data_receiver).
-behaviour(gen_server).

-export([start_link/1, init/1, handle_call/3]).

start_link(Port) ->
    gen_server:start_link({local, ?MODULE}, ?MODULE, [Port], []).

init([Port]) ->
    {ok, ListenSocket} = gen_tcp:listen(Port, [binary, {active, once}]),
    self() ! accept_loop,
    {ok, ListenSocket}.

handle_call(_Request, _From, State) ->
    {reply, ok, State}.

accept_loop(ListenSocket) ->
    {ok, Socket} = gen_tcp:accept(ListenSocket),
    spawn(fun() -> handle_client(Socket) end),
    accept_loop(ListenSocket).

handle_client(Socket) ->
    receive
        {tcp, Socket, Bin} ->
            %% 原始数据校验和格式转换
            process_raw_data(Bin),
            inet:setopts(Socket, [{active, once}]),
            handle_client(Socket);
        {tcp_closed, _} ->
            ok
    end.

3 负载均衡算法实现

-module(load_balancer).
-export([dispatch/2]).

dispatch(Data, Nodes) ->
    %% 基于CPU负载的动态路由算法
    NodeStats = [ {N, node_load(N)} || N <- Nodes ],
    SortedNodes = lists:sort(fun({_,A}, {_,B}) -> A < B end, NodeStats),
    {TargetNode, _} = hd(SortedNodes),
    rpc:call(TargetNode, data_processor, handle, [Data]).

node_load(Node) ->
    case rpc:call(Node, cpu_sup, avg1/0) of
        {badrpc, _} -> 100;  % 故障节点标记高负载
        Load -> Load
    end.

4. 技术选型对比分析

优势：

• 毫秒级故障恢复能力
• 线性扩展特性
• 软实时处理能力

局限性：

• 函数式编程的学习曲线
• 原生数据类型的扩展成本