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。...对比并行计算，谈三个概念： 并行计算 Map Reduce 算子 RDD数据结构 并行计算 spark的任务分为1个driver、多个executor。...YARN Map Reduce 算子 大数据与并行计算的最大区别，我认为就在map reduce算子上。 并行计算更喜欢做“关门打狗”的应用，高度并行，线程之间不做交互，例如口令破译，造表等。...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。
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流计算：为了实现数据的时效性，实时消费获取的数据。 二、批量计算和流计算 批量计算：充裕时间处理静态数据，如Hadoop。实时性要求不高。...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。
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？...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。...而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。...，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
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。...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....第二个是使用 partition 并行加快写入速度。 Q11. 如何应对网络抖动导致阻塞？ A11. Spark 本身有重试机制,还有各种超时机制。 Q12. 怎样保证消息的及时性？...实际运用中，分析完的数据，本身有很大的结构关系，有时又需要对数据二次补充，处理完的数据量不大，该选哪种存储方式？ A13. 能用分布式存储的就用分布式存储。可以不做更新的，尽量不做更新。
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。...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。 之后你就可以写SQL进行处理了。
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。...比如：Storm和Spark Streaming 4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储Redis。...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
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。 ?...二、数据时效性的三种分类 离线：在今天（T）处理N天（N>1）前的数据，延迟时间粒度为天。例如我们想统记手环记录的全年分24小时的每小时跑步数情况。...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。
这可能导致数据库负载过高，影响业务 分析性能不太好，业务数据库一般不是列存，查询部分列 Projection 性能太差 没有 Immutable 的视图，离线数仓里面需要根据 Immutable 的一个分区来计算...计算成本高：每天需要读取全量数据，与增量数据进行全量合并，在增量数据不多时浪费严重。...流式入湖方式可以有如下多种方式： Flink SQL 入湖，SQL 处理，可以有函数等 Streaming SQL 的处理 Paimon 一键 Schema Evolution 入湖，好处是 Schema...不但如此，Paimon 也提供了流读的能力，让你完成分钟级的 Streaming 计算，也可以写到下游别的存储。...计算成本低：得益于 LSM 的增量合并能力，此条链路只有增量数据的处理，没有全量的合并。
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。
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...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...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台，可见计算结果，并且是排好序的： ?...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。...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...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。...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？...简单来说一是实现了 Google Dataflow/Bean 的编程模型，二是使用分布式异步快照算法 Chandy-Lamport 的变体。...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。
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。...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。
2 实时流处理产生背景 ◆ 时效性高 ◆ 数据量大 ◆ 实时流处理架构与技术选型 3 实时流处理概述 实时计算：响应时间比较短。 流式计算：数据不断的进入，不停顿。...实时流式计算：在不断产生的数据流上，进行实时计算 4 离线计算与实时计算对比 4.1 数据来源 离线：HDFS历史数据，数据量较大。
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...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。 如果无法在节点之间拆分配置，请首选数据库。否则，所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器，然后再次重新分发。...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”
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...二、Flink SQL概况 首先看Flink的编程模型，Flink本身提供了三层编程模型供大家使用，最底层的是Data Stream和Data Set API，是一个java API，往上Table这一层是它基于类似于...第二是功能覆盖，对SQL来说，无法完全覆盖Data Stream或者Data Set API的功能，还是要持续补齐Data Stream和Data Set的能力。...第二种场景是Sink场景，在Sink之前也可以做一个CACHE，这个CACHE保证之前的数据做累计，向下游发送的时候并不是每来一条就发送一条，只有达到了这个CACHE的触发条件，才会向下游发送数据。
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...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。 如果无法在节点之间拆分配置，请首选数据库。否则，所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器，然后再次重新分发。
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