目前主流的流处理框架Storm、JStorm、Spark Streaming以及Flink等都提供了反压机制，各自的侧重点和实现都不相同。...中版本中使用了新的自动反压机制，社区解决方案如下： [kxb9m1ce1e.png] 反压过程： worker executor的接收队列大于高水位，通知反压线程 worker反压线程通知zookeeper...: 0.75 topology.backpressure.trigger.sample.number: 4 3、Spark Streaming中如何处理反压问题 Spark Streaming程序中当计算过程中出现...4、Flink中如何处理反压问题 Flink 在运行时主要由 operators 和 streams 两大组件构成。每个 operator 会消费中间态的流，并在流上进行转换，然后生成新的流。...[swlklcy8pg.png] 上图展示的是两个task之间的数据传输： 记录"A"进入了Flink并且被Task 1处理（省略中间的一些反序列化、Netty接收过程） 记录别序列化到buffer中（
Kafka 可以被看成一个无限的流，里面的流数据是短暂存在的，如果不消费，消息就过期滚动没了。如果开始消费，就要定一下从什么位置开始。...结构化流管理内部消费的偏移量，而不是依赖Kafka消费者来完成。这将确保在topic/partitons动态订阅时不会遗漏任何数据。...总是被反序列化为ByteArrayDeserializer的字节数组，使用DataFrame操作显式反序列化keys/values； 4）、key.serializer/value.serializer...：keys/values总是使用ByteArraySerializer或StringSerializer进行序列化，使用DataFrame操作将keysvalues/显示序列化为字符串或字节数组； 5）...，与Spark Streaming中New Consumer API集成方式一致。
如何使用Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...with Structured Streaming 此部分将讨论使用Spark SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流，并存储到HDFS MySQL等系统中。...这使得Kafka适合构建可在异构处理系统之间可靠地移动数据的实时流数据流水线。 Kafka中的数据被分为并行分区的主题。每个分区都是有序且不可变的记录序列。...[kafka-topic.png] 我们有三种不同startingOffsets选项读取数据： earliest - 在流的开头开始阅读(不包括已从Kafka中删除的数据) latest - 从现在开始...： 使用类似Parquet这样的柱状格式创建所有事件的高效且可查询的历史存档 执行低延迟事件时间聚合，并将结果推送回Kafka以供其他消费者使用 对Kafka中主题中存储的批量数据执行汇报 3.3.1
API，Structured Streaming/结构化流。...Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。统一了流、批的编程模型，可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作。...可以使用Scala、Java、Python或R中的DataSet／DataFrame API来表示流聚合、事件时间窗口、流到批连接等。...默认情况下，结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现端到端的延迟，最短可达100毫秒，并且完全可以保证一次容错。...Structured Streaming最核心的思想就是将实时到达的数据不断追加到unbound table无界表，到达流的每个数据项(RDD)就像是表中的一个新行被附加到无边界的表中.这样用户就可以用静态结构化数据的批处理查询方式进行流计算
Flink 没有使用任何复杂的机制来解决反压问题，Flink 在数据传输过程中使用了分布式阻塞队列。...当你的任务出现反压时，如果你的上游是类似 Kafka 的消息系统，很明显的表现就是消费速度变慢，Kafka 消息出现堆积。 如果你的业务对数据延迟要求并不高，那么反压其实并没有很大的影响。...Spark 默认使用的是 Java序列化机制，同时还有优化的机制，也就是kryo Flink是自己实现的序列化机制，也就是TypeInformation 38、Flink是怎么处理迟到数据的？...对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...因为Kafka配置中的default partition number只有2个，在创建topic的时候，没有制定专门的partitionnumber，所以采用了defaultpartition number...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。...在Kafka0.8.1.1（我们采用的Kafka版本）中，其代码如下： package kafka.producer import kafka.utils._ class DefaultPartitioner
Hive提供的是一种结构化数据的机制，定义了类似于传统关系数据库中的类 SQL 语言：HiveQL，通过该查询语言，数据分析人员可以很方便地运行数据分析业务（将SQL 转化为 MapReduce 任务在...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在 Flume 中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。...使用 GoogleBigTable设计思路，基于 ApacheHadoop、Zookeeper 和 Thrift 构建。 Spark Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。...其次，对于 Hadoop 中 Hive 和 Pig 这样的脚本系统来说，使用代码生成是不合理的。...Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在 网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
通过Spark读取Kafka，但是如果我们想查询kafka困难度有点大的，当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。...使用Flink sql 查询Pulsar流 Flink以前的版本并未真正实现查询Pulsar流，在Flink1.9版本中，由于阿里巴巴Blink对Flink存储库的贡献，使与Pulsar的集成更加强大。...在消费者方面，当收到消息并反序列化元数据时，Pulsar将检查与此消息关联的schema 版本，并从broker中获取相应的schema信息。...对于Flink不直接与模式（schema）交互或不使用原始模式（例如，使用主题存储字符串或长数字）的情况，Pulsar会将消息有效负载转换为Flink行，称为“值”或-对于结构化模式类型（例如JSON和...，接收器或流表，不必担心任何schema注册表或序列化/反序列化操作。
Table API，对结构化数据进 行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类 SQL 的 DSL 对关系表进行各种查询操作，支 持 Java 和 Scala。...容错机制上：二者保证 exactly-once 的方式不同。spark streaming 通过保存 offset 和事 务的方式；Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。...15 Flink 的内存管理是如何做的 Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块 上。此外，Flink 大量的使用了堆外内存。...批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了 DataSet API 和 DataStream API。...excute env.execute(); 再来一题,小试牛刀: 使用java或 scala语言编程实现消费 kafka中的数据并在数据处理阶段过滤掉 country Code不为cN
第二部分：Flink 进阶篇，包含了 Flink 中的数据传输、容错机制、序列化、数据热点、反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点。...Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...时间机制 Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...七、说说 Flink的内存管理是如何做的? Flink 并不是将大量对象存在堆上，而是将对象都序列化到一个预分配的内存块上。此外，Flink大量的使用了堆外内存。...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
使用Kafka的High Level Consumer API (kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector 的createMessageStreams）的确是像文档中说的...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...return null; } }); createStream()使用了Kafka的high level API，在读取message的过程中将offset存储在了zookeeper中。...而createDirectStream()使用的是simple Kafa API， 该API没有使用zookeeper，因此spark streaming job需要自己负责追踪offset。...注：测试环境：Kafka 0.8.1.1 + Spark 1.3.1
与基于Receiver的方法相比，Direct具有以下优点： 简化并行性。无需创建多个输入Kafka流和联合它们。...第一种方法使用Kafka的高级API在Zookeeper中存储消耗的偏移量。这是传统上消费Kafka数据的方式。...因此，在第二种方法中，我们使用不基于Zookeeper的简单的Kafka API，偏移由Spark Streaming在其检查点内跟踪。...3）spark.serializer:Spark内部会涉及到很多对数据进行序列化的地方，默认使用的是Java的序列化机制。...Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...时间机制Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。...Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况，如果超过高水位值就会将反压信息写到 Zookeeper ，Zookeeper 上的 watch 会通知该拓扑的所有 Worker 都进入反压状态，...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
我们主要通过时间分片的方法，将每个元素只存入一个“重叠窗 口”，这样就可以减少窗口处理中状态的写入 3、面试题三：为什么用 Flink 问题：为什么使用 Flink 替代 Spark？...解答：使用大容量的 Kafka 把数据先放到消息队列里面作为数据源，再使用 Flink 进行消费，不过这样会影响到一点实时性。 14、Flink是如何做容错的？...在Flink的后台任务管理中，我们可以看到Flink的哪个算子和task出现了反压。最主要的手段是资源调优和算子调优。...Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况，如果超过高水位值就会将反压信息写到 Zookeeper ，Zookeeper 上的 watch 会通知该拓扑的所有 Worker 都进入反压状态，...Flink中的反压使用了高效有界的分布式阻塞队列，下游消费变慢会导致发送端阻塞。 二者最大的区别是Flink是逐级反压，而Storm是直接从源头降速。
Table API，对结构化数据进行查询操作，将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作，支持Java和Scala。...spark streaming 通过保存offset和事务的方式；Flink 则使用两阶段提交协议来解决这个问题。 3....Flink中的算法（如 sort/shuffle/join）会向这个内存池申请MemorySegment，将序列化后的数据存于其中，使用完后释放回内存池。默认情况下，池子占了堆内存的70% 的大小。...对于最后一种数据类型，Flink会使用Kryo进行序列化和反序列化。...作业参数调优包括：并行度的设置，State的设置，checkpoint的设置。 13. Flink是如何处理反压的？和Spark有什么区别？Storm呢？
平台 StreamHub Stream Hub支持结构化日志，永久存储和方便的离线分析等 kafka-connect Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的、可靠的流式传输数据的工具...avro-java-sdk java版 此avro-java-sdk主要为用户向kafka集群发送avro序列化数据/从kafka集群消费avro序列化数据提供了统一的接口。...流程漏洞较多，使用混乱； json hub 该中间件部署在大数据平台上，对外提供http接口服务，接收client端的消息(post请求)，将数据进行avro序列化后转发到kafka。...使用flink对用户访问记录增量做实时的窗口计算，提供更高的吞吐和更低的延时。 风控安全管理 使用CEP自定义匹配规则用来检测无尽数据流中的复杂事件。...大数据计算 Spark Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 快速 Apache Spark使用最先进的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，实现批处理和流数据处理的高性能
二、Kafka 在实时计算的很多场景中，消息队列扮演着绝对重要的角色，是解耦生产和BI、复用生产数据的解决方案。Kafka作为消息队列中最流行的代表之一，在各大互联网企业、数据巨头公司广泛使用。...配置 携程机票从2015年开始使用Kafka，发生过多次大小故障，踩过的坑也不少，下面罗列些琐碎的经验。...SQLServer和MySQL中，日志数据则通过SOA服务写入消息队列Kafka中，目前机票BI实时应用使用的数据源主要来自于Kafka的日志消息数据。...Spark Streaming目前主要用来实时解析机票查询日志，用户搜索呈现在机票App/Online界面上的航班价格列表在查询服务返回时其实是一个经过序列化压缩的报文，我们将Kafka Direct...另外，相关前端埋点数据和后台访问日志被实时同步至timescaledb的超表中，通过灵活可配的SQL执行对应的反爬识别规则，并适用机器学习模型将爬虫IP尽快甄别出来，进而实施反爬策略。
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