从spark 说起，谈谈“流式”计算的理解 spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。...此时，还需要提供资源管理的应用，包括计算资源和内存资源的。 我们采用YARN作为spark资源管理系统，Mesos是另一个资源管理框架。 ?...online业务要求毫秒级的响应速度，这样的业务产生额外的要求，例如对用户的阅读记录对用户的画像的影响、一个订单对全城车辆调度的影响、一个用户的动态对推荐feed流的影响。...Spark streaming 解决秒级响应，即流式计算 spark streaming 将spark 批处理应用，缩小为一个微批micro batch，把microbatch作为一个计算单元。 ?...总结 本文是关于spark streaming流式计算理解的介绍文章。 希望读者能通过10分钟的阅读，理解spark streaming 及流式计算的原理。
流计算的特点： 1、实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流。流计算面对计算的 是实时且流式的，流数据是按照时间发生顺序地被流计算订阅和消费。...2、持续(continuos)且高效的计算。流计算是一种”事件触发”的计算模式，触发源就是上述的无界流式数据。...一旦有新的流数据进入流计算，流计算立刻发起并进行一次计算任务，因此整个流计算是持续进行的计算。 3、流式(streaming)且实时的数据集成。...流数据触发一次流计算的计算结果，可以被直接写入目的数据存储，例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。...三、流计算框架 为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求： 高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？...谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征： 1、无限数据 2、无界数据处理 3、低延迟 无限数据指的是...现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟，一小时，甚至更久对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。...而这也正是实时流式计算的关键点： 1、正确性 一旦正确性有了保证，可以匹敌批处理。 2、时间推导工具 而一旦提供了时间推导的工具，变完全超过了批处理。
上面大家其实可以看到 Spark Streaming 和 Storm 都作为流式处理的一个解决方案，但是在不同的场景下，其实有各自适合的时候。...到这一步位置，日志的每条记录其实是一个 tuple(path,line) 也就是每一条记录都会被标记上一个路径。那么现在要根据路径，把每条记录都写到对应的目录去该怎么做呢？...我们作了四个方面的分析： Spark Streaming 与 Storm 适用场景分析 ； Spark Streaming 与 Kafka 集成方案选型，我们推荐Direct Approach 方案 ；...目前 spark 覆盖了离线计算，数据分析，机器学习，图计算，流式计算等多个领域，目标也是一个通用的数据平台，所以一般你想到的都能用 spark 解决。 Q8....我一般推荐对接到 HBase 。 Q14.
前言 前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。...另外未来等另外一个项目稳定，会释放出来配合StreamingPro使用，它可以让你很方便的读写HBase,比如可以为HBase 表 添加mapping，类似ES的做法,也可以不用mapping，系统会自动为你创建列...(familly:column作为列名)，或者将所有列合并成一个字段让你做处理。...Kafka流，一个普通的CSV文件。...目前StreamingPro只允许配置一个Kafka流,但是支持多个topic,按逗号分隔即可。你可以配置多个其他非流式源，比如从MySQL,Parquet,CSV同时读取数据并且映射成表。
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。...Spark Streaming： 基本概念：核心思想是把流式处理转化为“微批处理”，即以时间为单位切分数据流，每个切片内的数据对应一个RDD，进而采用Spark引擎进行快速计算。...Spark Streaming 对流式数据做了进一步抽象，它将流式数据批处理化，每一批数据被抽象成RDD，这样流式数据变成了流式的RDD序列，这便是Dstream，Spark Streaming 在Dstream...上定义了一系列操作，主要分两类：transformation和output，其中一个transformation操作能够将一个Dstream变换成另一个Dstream，而output操作可产生一个或一组结果
今天我们来看一下大数据之流式计算。 一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后，如何利用数据呢？将采集的数据快速计算后反馈给客户，这便于流式计算。...流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。在电商“双11”节中，不断滚动的金额数据；在交通展示大通，不断增加的车辆数据，这些都是流式计算的应用场景。 ?...三、离线、流式数据的处理要求 1、对于离线、准实时数据都可以在批处理系统中实现（比如MapReduce、MaxCompute），对于此类数据，数据源一般来源于数据库（HBase、Mysql等），而且采用了分布式计算...四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理，整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度，流式任务属于常驻进程任务，会一直常驻内存运行，计算成本高。...例如想统计过去一年的电商消耗金额，这个任务不需要随时执行，只需要一次；如果用实时数据处理只是浪费社会资源。 五、流式数据的技术架构 1、数据采集 数据的源头，一般来自于业务的日志服务器或物联网终端等。
本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工...当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...此外，网站的实时个性化推荐、搜索引擎中也对实时性有极高的要求。...而流式计算，也跟名字一样，是对数据流进行实时计算，它不是更快的批计算，可以说，是完全不同的处理思路。...(2) 流式计算特点 ① 实时、低延迟 ② 无界，数据是不断无终止的 ③ 连续，计算持续进行，计算完之后数据即丢弃 (3) 相关产品 列举一下流式计算的相关产品，不具体盘点，对流式计算感兴趣可以了解一下
说明 StreamingPro有非常多的模块可以直接在配置文件中使用，本文主要针对流式计算中涉及到的模块。...可以接入一个外部文件作为mock数据 { "name": "streaming.core.compositor.spark.streaming.source.MockInputStreamFromPathCompositor...", "params": [{"path":"file:///tmp/test.txt"}] } SingleColumnJSONCompositor 把一条日志转化一个单列的json文件...Property Name Meaning path cvs 存储路径 mode ErrorIfExists 或者Overwrite 或者Append或者Ignore 作为CSV 输出，需要前面是一张表...Property Name Meaning path parquet 存储路径 mode ErrorIfExists 或者Overwrite 或者Append或者Ignore 作为parquet 输出，需要前面是一张表
| 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 --...当然有了，比如风险监测，网站必须有实时监测系统，一旦有攻击，就必须立刻采取措施，双十一或者周年庆的时候，各大电商平台都经历着严峻的流量考验，也必须对系统进行实时的监测。...此外，网站的实时个性化推荐、搜索引擎中也对实时性有极高的要求。...而流式计算，也跟名字一样，是对数据流进行实时计算，它不是更快的批计算，可以说，是完全不同的处理思路。 通过与批量计算进行对比的方式，介绍下其原理： ?...(2) 流式计算特点 ① 实时、低延迟 ② 无界，数据是不断无终止的 ③ 连续，计算持续进行，计算完之后数据即丢弃 (3) 相关产品 列举一下流式计算的相关产品，不具体盘点，对流式计算感兴趣可以了解一下
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以 存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下...开本地线程两个处理 val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("NetworkWordCount") //每隔10秒计算一批数据...ssc.awaitTermination() // 阻塞等待计算 } } 然后在对应的linux机器上，开一个nc服务，并写入一些数据： Java代码...至此，第一个体验流式计算的demo就入门了，后面我们还可以继续完善这个例子，比如从kakfa或者redis里面接受数据，然后存储到hbase，或者mysql或者solr，lucene，elasticsearch
聊聊流式计算吧 , 那一段经历于我而言很精彩，很有趣，想把这段经历分享给大家。 1 背景介绍 2014年，我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。...彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...我并不负责流式计算服务，但想要揭开 Storm 神秘面纱的探索欲，同时探寻优惠券计算服务为什么会这么慢的渴望，让我好几天晚上没睡好。...对于Storm 拓扑优化，我提了两点建议： 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职，将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务，将数据前置准备好； 基础配置缓存化，引入读写锁（也是 RocketMQ 名字服务的技巧...6 写到最后 2014年，我向前一步推动了公司流式计算服务的优化，并取得了一点点进步。
聊聊流式计算吧 , 那一段经历于我而言很精彩，很有趣，想把这段经历分享给大家。 1 背景介绍 2014年，我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。...彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...在阅读优惠券计算服务的代码中，我发现两个问题： 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求，主要是查询特定的酒店数据，用于后续计算； 每次计算时需要查询基础配置数据，它们都是从数据库中获取。...对于Storm 拓扑优化，我提了两点建议： 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职，将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务，将数据前置准备好； 基础配置缓存化，引入读写锁（也是 RocketMQ 名字服务的技巧
Spark 在流式处理一直缺乏改进，而Flink在流式方面做得很棒，两者高层的API也是互相借鉴，容易形成统一的感官，所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎...StreamingPro自身设计之初就是为了支持多引擎的，所以改造成本很低，昨天花了一下午，晚上加了会班就重构完了。这次增强可以让我司的流式引擎有了新的选择。...准备工作 下载安装包 为了跑起来，你需要下载一个flink的包，我用的是1.2.0版本的。.../bin/start-local.sh 之后写一个flink.json文件： { "example": { "desc": "测试", "strategy": "flink",...WX20170321-104738@2x.png 后面的话 Flink目前在流式计算上对SQL支持有限，暂时还不支持Join，Agg等行为操作，这个和Spark相比较而言差距还比较大。
引言 今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。...毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢？...所以说，称 Google Dataflow 为现代流式计算的基石，一点也不为过。...，可以提供强大的无序数据计算能力。...为了和其他流式系统的语义保持兼容，需要提供基于 processing time 和基于 tuple 的窗口。 我们需要知道何时发送窗口的结果数据。
今天，我要为大家介绍一个能极大简化这一过程的利器：streaming-json-py streaming-json-py介绍 streaming-json-py 是一个专为实时解析JSON数据流而设计的高效预处理器...streaming-json-py优势 作为一个开发人员，选择一个合适的工具对于项目有着特别重要的意义。streaming-json-py不仅是一个开源项目，而且拥有以下几个显著的优势： 1....高效性：流式处理允许你在接收数据的同时进行处理，无需等待整个数据集加载完成。这对于需要处理实时数据的应用，如日志监控、物联网设备数据处理等，尤为重要。 2....安装与配置 首先，通过pip安装流式JSON-Python： pip install streamingjson 编写代码Demo 接下来，以一段简单的代码框架来演示使用： import streamingjson...相比传统的批处理方法，流式处理不仅提高了数据处理效率，还大大降低了系统延迟。
特别是在广告推荐、实时大屏监控、实时风控、实时数仓等各业务领域，实时计算已经成为了不可或缺的一环。...本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍在使用...点击可观看精彩演讲视频 一、腾讯云流计算服务 今天的内容主要分两大部分：第一部分向大家快速介绍现在腾讯云上流式计算服务的基本情况，后一个较大的重点分为三个部分——我们在实时的业务过程中针对Flink...我们整个服务的研发方向也分为四块：首先是想降低用户在使用我们的计算服务以及开发他自己的Flink实时计算任务时的接入和学习成本，所以我们提供了一站式的开发平台。...其次我们提供了一站式的部署功能，能够让实时的计算任务直接部署到腾讯云的TKE容器上。
因此，他们在不知不觉中创建了一条路径，该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...：01'，'05：00：03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...如果这是一个外部联接，而您必须决定何时单独发出值D，该怎么办？ 如果在前一种情况下，在发出值D 1分钟后到达值D`，该怎么办？ 以上所有问题的答案将取决于您的用例。...如果配置很大，则仅当配置可以拆分到多个服务器时才应使用应用程序内状态，例如，一个配置为每个用户保留一些阈值。可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。...更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”
因此，他们在不知不觉中创建了一条路径，该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...：01'，'05：00： 03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...如果这是一个外部联接，而您必须决定何时单独发出值D，该怎么办？ 如果在前一种情况下，在发出值D 1分钟后到达值D`，该怎么办？ 以上所有问题的答案将取决于您的用例。...一定要注意 不要回避这些问题 配置 在标准微服务中，配置位于作业内部或数据库中。您可以在数据流应用程序中执行相同的操作。但是，在继续使用此方法之前，您需要考虑以下事项。 您将多久访问一次配置？...如果配置很大，则仅当配置可以拆分到多个服务器时才应使用应用程序内状态，例如，一个配置为每个用户保留一些阈值。可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。
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