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落地百余场景、扛过11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

流式计算最早源于 80 年代学术圈关于流式实时计算的研究,随着大数据的兴起,流计算逐渐演进成大数据的一个独立分支,基于流式计算可以很好地提升数据计算的实效性,能够基于实时的数据进行决策分析,业内比较熟知的流式计算引擎...开源地址:https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics 3 扛过 11 大考,落地百余场景,TuGraph-Analytics 筹划已久...2018 年的 11,流图计算做到了在大促极端流量高峰情况下,动态识别超过六度关系链(隐蔽性强)的异常资金风险,这一风控能力在当时的业界非常领先。...“那时,我们从 6、7 月份就开始和业务同学一起闭关筹备 11,内部做了几轮流量压测,包括极端情况下的解决方案全部讨论完毕才确定推到 11。”...TuGraph-Analytics 作为流式计算引擎,偏重于流式实时图的分析和计算

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流式计算

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。...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。

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    探寻流式计算

    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。...目前有三类常见的流计算框架和平台:商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架。

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    Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(11)-Prometheus Metrics统计

    那么KisFlow作为流式计算框架,那么有关每个Function的调度时间、总体的数据量、算法速度等等指标可能也是项目中或者开发者所要关注的一些数据,那么这些数据,经过KisFlow,可以通过Prometheus...}time.Sleep(1 * time.Second)n++} select {}}这个Case和我们一般启动KisFlow一样,只不过,这里面会出现一个for循环,每割1秒回启动一次流式计算...(3)统计指标埋点如果统计每个Flow的调度次数,我们应该在启动Flow的主入口flow.Run()进行统计,如下:kis-flow/flow/kis_flow.go// Run 启动KisFlow的流式计算...统计指标埋点如果统计每个Function的调度次数,我们应该在启动Flow的主入口flow.Run()进行统计,如下:kis-flow/flow/kis_flow.go// Run 启动KisFlow的流式计算...)统计指标埋点如果统计每个Flow的调度实行时长,我们应该在启动Flow的主入口flow.Run()进行统计,如下:kis-flow/flow/kis_flow.go// Run 启动KisFlow的流式计算

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    首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

    从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...在 11 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。...事实上为了保证稳定,往年 11 为了保证大促高峰能够平稳地过去,在一些计算量比较大或者稳定性风险比较高的地方就会实行降级策略,确保能够平稳度过流量高峰。...2021 年是阿里巴巴首个云上 100% 上云的 11 的一年,也是阿里云数据库全面云原生化的一年,但是峰值计算成本相比 2020 年下降了 50%,云数据库巨大的商业价值和潜力可见一斑。

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    什么是实时流式计算

    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?...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。

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    什么是实时流式计算

    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?...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。

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    流式计算引擎-Storm、Spark Streaming

    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

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    淘宝大数据之流式计算

    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“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...2、流式数据是指业务系统每产生一条数据,就会立刻被发送至流式任务中进行处理,而不需要定时调度任务来处理数据。中间可能会经过消息中间件(MQ),作用仅限于削峰等流控作用。...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。

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    直播继续搅局11

    天猫:王牌主播打头阵 作为11赛场的擂主,天猫的11筹备自然是最值得期待的,截至目前公布出的成绩,也能够看出其火热程度。10月20日晚8点,天猫11正式开启预售。...这是天猫11连续第2年降低满减门槛,消费者凑单将更容易。在监管大力整治垄断行为的背景下,各大平台都将刀刃对向自己,试图更加获得消费者的认可。 另一方面天猫也将绿色环保理念融入此次11。...今年11发布会上,天猫宣布将致力于打造一届“低碳11”,同时将全面升级已诞生15年的公益宝贝项目。如今阿里已经成为互联网行业最大的绿色电力交易主体。...今年京东11除了不熬夜外,优惠政策也迎来全面升级。...而个性化推荐榜单可以帮助榜单上的商品在主会场获得更多曝光,这些举动都可以说明抖音平台在不断完善自己电商版块的功能,为更好的GMV业绩铺路。

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    Spark Streaming流式计算的WordCount入门

    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

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    聊聊我与流式计算的故事

    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

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    聊聊我与流式计算的故事

    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。

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