可以在流式记录数据产生时就进行处理 ?...它的特点更多是实时性的分析，在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算，同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。...）等流处理操作，简化了直接使用Stream API编写 Java 或者 Scala 代码，只需使用简单的 SQL 语句就可以开始处理流处理 KSQL 语句操作实现上都是分布式的、容错的、弹性的、可扩展的和实时的...3.1 消息队列、点对点和PUB/SUB 在开始之前，我们也需要稍微了解下JMS(Java Messaging System)，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API。...Apache ActiveMQ支持点对点和PUB/SUB，支持多种跨语言客户端和协议，具有易于使用的企业集成模式和许多高级功能，同时完全支持JMS 1.1和j2ee1.4 ZeroMQ是用C实现的，性能高
我也想确认并将Google的做法纳入到一段时间的技术中： Google Cloud Pub / Sub：Google Cloud Pub / Sub是一项全面管理的实时消息服务，允许您在独立应用程序之间发送和接收消息...Spark Streaming是Spark API核心的扩展，它支持实时数据流的可扩展、高吞吐量、可容错流处理。...Apache Storm Apache Storm是一个免费且开源的分布式实时计算系统。Storm可以轻松可靠地处理无限数据流，从而把Hadoop需要进行批处理的操作实时处理。...OpenWire：OpenWire是跨语言有线协议，允许从多种不同的语言和平台本地访问ActiveMQ。Java OpenWire传输是ActiveMQ 4.x或更高版本中的默认传输。...所以，很自然的，我仍然会关注并试图从所有这些中获得一些理解。我不知道它会走向何处，但我会继续调整并讲述实时流API技术如何被使用或未被使用。
Pulsar的架构遵循与其他pub-sub系统类似的模式，因为框架在主题中被组织为主要数据实体，生产者向主体发送数据，消费者从主题（topic）接收数据，如下图所示。 ?...该框架还使用流作为所有数据的统一视图，而其分层体系结构允许传统的pub-sub消息传递用于流式工作负载和连续数据处理或分段流的使用以及批量和静态工作负载的有界数据流。 ?...从体系结构的角度来看，我们可以想象两个框架之间的集成，它使用Apache Pulsar作为统一的数据层视图，Apache Flink作为统一的计算和数据处理框架和API。...现有集成 两个框架之间的集成正在进行中，开发人员已经可以通过多种方式将Pulsar与Flink结合使用。例如，Pulsar可用作Flink DataStream应用程序中的流媒体源和流式接收器。...开发人员可以将Pulsar中的数据提取到Flink作业中，该作业可以计算和处理实时数据，然后将数据作为流式接收器发送回Pulsar主题。
下面我们从流式处理、平台管理、数据质量、数据安全以及运维监控五个维度来介绍Wormhole的具体功能。...Flow的引入，使得一个Spark Streaming上可以跑不同的处理逻辑，也就是多个Flow可以在一个Spark Streaming上同时执行而互不影响。...,6)),1000)/value(id2+'_'); mod/hash/sub/reverse/md5都是考虑数据倾斜问题对rowkey的数据进行的处理; ✔ Stream Join SQL Stream...SQL在一个Flow里同时使用。...五、运维监控 实时动态管理 实时动态管理包括两方面，一方面是可以对Flow的相关配置进行实时管理，并且实时生效，这一点主要是使用了Zookeeper的能力；另一方面主要是针对Spark不支持的一些功能进行了扩展
第一点、从Spark 2.0开始出现新型的流式计算模块 第二点、Spark 2.2版本，发布Release版本，可以用于实际生产环境中 第三点、Spark 2.3版本，提供ContinuesProcessing...这种设计让Spark Streaming面对复杂的流式处理场景时捉襟见肘。...Spark Streaming 存在哪些不足，总结一下主要有下面几点： 第一点：使用 Processing Time 而不是 Event Time 窗口分析时 使用处理时间进行窗口分析不合理的...处理实时数据时，会负责将新到达的数据与历史数据进行整合，并完成正确的计算操作，同时更新Result Table。...* 第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream * 第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用
第一点、从Spark 2.0开始出现新型的流式计算模块 第二点、Spark 2.2版本，发布Release版本，可以用于实际生产环境中 第三点、Spark 2.3版本，提供ContinuesProcessing...这种设计让Spark Streaming面对复杂的流式处理场景时捉襟见肘。...Spark Streaming 存在哪些不足，总结一下主要有下面几点： 第一点：使用 Processing Time 而不是 Event Time 窗口分析时 使用处理时间进行窗口分析不合理的...Streaming处理实时数据时，会负责将新到达的数据与历史数据进行整合，并完成正确的计算操作，同时更新Result Table。...* 第一点、程序入口SparkSession，加载流式数据：spark.readStream * 第二点、数据封装Dataset/DataFrame中，分析数据时，建议使用DSL编程，调用API，很少使用
Spark2.0提供新型的流式计算框架，以结构化方式处理流式数据，将流式数据封装到Dataset/DataFrame中 思想： 将流式数据当做一个无界表，流式数据源源不断追加到表中，当表中有数据时...在处理数据时，往往需要保证数据处理一致性语义：从数据源端接收数据，经过数据处理分析，到最终数据输出仅被处理一次，是最理想最好的状态。...和key的值，首先转换为String类型，然后再次转换为Dataset数据结构，方便使用DSL和SQL编程处理 范例演示：从Kafka消费数据，进行词频统计，Topic为wordsTopic。...Kafka 消费原始的流式数据，经过ETL后将其存储到Kafka Topic中，以便其他业务相关应用消费数据，实时处理分析，技术架构流程图如下所示： 如果大数据平台，流式应用有多个，并且处理业务数据是相同的...，建议先对原始业务数据进行ETL转换处理存储到Kafka Topic中，其他流式用直接消费ETL后业务数据进行实时分析即可。
5）、StructuredStreaming SparkSQL框架中针对流式数据处理功能模块 从Spark2.0提出来，相对来说，比较优秀，很多公司在使用SparkSQL时，如果有流式数据需要实时处理的话...处理一条数据，此类框架处理数据速度非常快的，实时性很高 模式二：微批处理（Batch） 将输入的数据以某一时间间隔 T，切分成多个微批量数据，然后对每个批量数据进行处理，Spark Streaming...和 StructuredStreaming采用的是这种方式 微批处理，将流式数据划分很多批次，往往按照时间间隔划分，比如1秒钟，进行处理分析 对于Spark中StructuredStreaming结构化六来说...SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。...09-[掌握]-入门案例之Streaming编程模块 基于IDEA集成开发环境，编程实现：从TCP Socket实时读取流式数据，对每批次中数据进行词频统计WordCount。
目前业界比较熟知的开源大数据处理框架中，能够同时支持流式计算和批量计算，比较典型的代表为 Apache Spark 和 Apacke Flink 两套框架。...Spark 是通过批处理模式来统一处理不同类型的数据集，对于流数据是将数据按照批次切分成微批（有界数据集）来进行处理。...同时 Table API 在转换为DataStream 和 DataSet 的数据处理过程中，也应用了大量的优化规则对处理逻辑进行了优化。...，window 等方法，同时每种接口都支持了 Java、Scala 及 Python 多种语言 （4）Stateful Stream Process API 这个 Api 是Flink 中处理 Stateful...使用 Stateful Stream Process API 接口开发应用灵活性非常强，可以实现非常复杂的流式计算逻辑，但是相对用户使用成本也比较高，一般企业使用Flink 进行二次开发或深度封装的时候会用到这层接口
数据采集由NiFi中任务流采集外部数据源，并将数据写入指定端口。流式处理由Spark Streaming从NiFi中指定端口读取数据并进行相关的数据转换，然后写入kafka。...整个流式采集处理框架如下： Untitled Diagram.png 3.数据采集 NiFi是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据拉取、数据处理和分发系统。NiFi是为数据流设计。...Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，是对Spark Core API的一个扩展，它能够实现对流数据进行实时处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。...} } }); } }); 其中数据转换需要动态执行属性中的代码，这里使用jexl开源库动态执行java代码，...5.启动服务 ssc.start(); ssc.awaitTermination(); 5.总结 本方案采用NiFi进行采集数据，然后经过Spark Streaming流式处理引擎，将采集的数据进行指定的转换
- 对流式数据进行去重 批处理分析时：UV，唯一访客数 2、案例：物联网数据实时分析 模拟产生监控数据 DSL和SQL进行实时流式数据分析 熟悉SparkSQL中数据分析API或函数使用...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 从Spark 2.3版本开始，StructuredStreaming结构化流中添加新流式数据处理方式：Continuous...，按照时间处理数据，其中时间有三种概念： 1）、事件时间EventTime，表示数据本身产生的时间，该字段在数据本身中 2）、注入时间IngestionTime，表示数据到达流式系统时间，简而言之就是流式处理系统接收到数据的时间...使用SparkSession从TCP Socket读取流式数据 val inputStreamDF: DataFrame = spark.readStream .format("socket"...使用SparkSession从TCP Socket读取流式数据 val inputStreamDF: DataFrame = spark.readStream .format("socket"
快：通过query的执行优化、Cache等技术，Spark能够对任意数据量的数据进行快速分析。...逻辑回归场景比Hadoop快100倍 一站式：Spark同时支持复杂SQL分析、流式处理、机器学习、图计算等模型，且一个应用中可组合上面多个模型解决场景问题 开发者友好：同时友好支持SQL、Python...、Scala、Java、R多种开发者语言 优秀的生态：支持与Ka=a、HBase、Cassandra、MongoDB、Redis、MYSQL、SQL Server等配合使用 平台机构及案例 一站式数据处理平台架构...Spark同时支持事中及事后风控 Spark友好对接HBase、RDS、MongoDB多种在线库 典型业务场景：构建数据仓库(推荐、风控) ?...每批次的并发：调大kafka的订阅的分区、spark.streaming.blockInterval 代码热点优化：查看堆栈、broadcast、代码优化 Spark流式处理入库HBase ?
Apache Spark是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统。它使用内存中缓存和优化的查询执行方式，可针对任何规模的数据进行快速分析查询。...广泛的支持与易用性：通过建立在Java、Scala、Python、SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。...从根本上来说，一个RDD就是数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨节点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理。...Spark Streaming等流式处理引擎，致力于流式数据的运算：比如通过map运行一个方法来改变流中的每一条记录，通过reduce可以基于时间做数据聚合。...它使得可以像对静态数据进行批量处理一样来处理流式数据。
当业务流需要与其他数据关联或进行临时存储等互动前，开发人员先要编写复杂的Java/C++/Scala代码以完成数据抽取，用最传统方式对记录进行一条条预处理，并要经常从外部调取额外数据进行手工关联，给开发...传统数据库架构中，应用与数据库之间是“请求-响应“的关系，而流式处理内核则是“订阅-推送“的模式，通过预先定义好的数据模型，处理业务“事件”，之后数据库将处理结果主动推送给下游应用使用，这就好比通过手机中的...同时，数据在数据库内部流对象、表对象之间自由流转的过程中，用户可以随时通过建立索引、流表关联、触发器、物化视图等方式对数据进行性能优化、加工、集群监控、业务逻辑定制等。...同时，AntDB-S还具备高可用、多租户、鉴权授权、分布式、容灾、事务处理等能力，极大降低了用户的流式业务开发与维护成本。...传统架构中，需将数据从数据库抽取出来再进行分析，技术堆栈复杂、操作缓慢，加之企业IT系统越用越大、越来越重，抽取过程将产生高昂的运维成本。
译者注：本文介绍了两大常用的流式处理框架，Spark Streaming和Kafka Stream，并对他们各自的特点做了详细说明，以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择。以下是译文。...流式处理的需求每天都在增加，仅仅对大量的数据进行处理是不够的。数据必须快速地得到处理，以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。 流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。...它也可以用于Hadoop的顶层。数据可以从多种来源（例如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字）获取，并且使用一些复杂的算法（高级功能，例如映射、归约、连接和窗口等）对数据进行处理。...它建立在一些非常重要的流式处理概念之上，例如适当区分事件时间和处理时间、窗口支持，以及应用程序状态的简单（高效）管理。同时，它也基于Kafka中的许多概念，例如通过划分主题进行扩展。...Kafka Streams直接解决了流式处理中的很多困难问题： 毫秒级延迟的逐个事件处理。 有状态的处理，包括分布式连接和聚合。 方便的DSL。 使用类似DataFlow的模型对无序数据进行窗口化。
近实时的流式层：主要是为了提升推荐系统的时效性，对于一些时序特征，可以使用消息队列收集近实时的数据，结合流式计算服务如Flink对数据进行补全，把结果存入NoSQL、MySQL等存储服务中，存储结果供线上服务使用...在线层：用户产生的数据可以通过Flink生成流式特征，也可以使用HDFS进行数据归档。在线预估时从NoSQL或MySQL中提取流式特征，通过离线训练的模型即可进行线上预估。 3....） RDD接口只适合迭代计算，不适合做实时计算 因此，业界的通常做法是使用Java、C++等后端语言实现在线的预估服务，这就带来了另一个线上特征抽取的一致性问题，由于必须要保证线上线下特征的一致性，所以必须同时开发线上使用的特征处理模块...主要的优化点在于： 内存管理与堆外存储避免了多余的内存使用，同时减少了GC； 引入code generation技术，通过JIT编译运行，Spark动态生成Java字节码来计算这些表达式，而不是为逐行解析执行...04 总结 大规模推荐系统中可以使用Spark、Flink、ES、FESQL实现大规模的数据处理，其中Spark更适合离线的批处理，而不适合线上处理，FESQL能同时进行线上线下服务因为能够保证特征一致性
在被许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理过程明确的指出该消息已经被处理完毕，确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。...在 JMS 标准中，有两种消息模型：P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。...接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功如果你希望发送的每个消息都应该被成功处理的话，那么你需要P2P模型 Publisher/Subscriber (Pub/Sub) 模型 在 Pub/Sub 模型中包含如下概念...如果你希望发送的消息可以不被做任何处理、或者被一个消费者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用 Pub/Sub 模型。...可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。 可以在流式记录产生时就进行处理。 但与基于队列和交换的 RabbitMQ 不同，Kafka 的存储层是使用分区的事务日志实现的。
，我们从最开始 MapReduce 计算模型开始，一路走马观花看看大数据这十五年关键发展变化，同时也顺便会讲解流式处理这个领域是如何发展到今天的这幅模样。...在每一个系统介绍过程中，我会尽可能说明清楚该系统的简要历史，并且我会尝试从流式处理系统的演化角度来阐释该系统对演化过程的贡献。...Storm 针对每条流式数据进行计算处理，并提供至多一次或者至少一次的语义保证；同时不提供任何状态存储能力。...图 10-20 Spark 的学位论文 时至今日，Spark 的 2.x 版本极大地扩展了 Spark Streaming 的语义功能，其中已经包含了本书中描述流式处理模型的许多部分，同时试图简化一些更复杂的设计...这个方式可以让 Google 员工在内部使用 Flume 进行统一的批处理和流处理编程。
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