相对于Hadoop的MapReduce会将中间数据存放到硬盘中，Spark会把中间数据缓存在内存中，从而减少了 很多由于硬盘读写而导致的延迟。...存储级别（Storage Level） 用来记录RDD持久化时的存储级别，常用的有以下几个： MEMORY_ONLY：只缓存在内存中，如果内存空间不够则不缓存多出来的部分。...MEMORY_AND_DISK：缓存在内存中，如果空间不够则缓存在硬盘中。 DISK_ONLY：只缓存在硬盘中。...Spark的persist()和cache()方法支持将RDD的数据缓存至内存或硬盘中。...缺点 实时计算延迟较高，一般在秒的级别 Structured Streaming 2016年，Spark在其2.0版本中推出了结构化流数据处理的模块Structured Streaming。
通过其灵活的执行引擎，Flink能够同时支持批处理任务与流处理任务。 在执行引擎这一层，流处理系统与批处理系统最大不同在于节点间的数据传输方式。...而对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点...如果缓存块的超时值为无限大，则Flink的数据传输方式类似上文所提到批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量。同时缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值。...但是到了流处理系统，由于数据源是无限的数据流，从而导致一个流处理任务执行几个月的情况，将所有数据缓存或是持久化，留待以后重复访问基本上是不可行的。...的消息，继续缓存流入的消息，等待下一个WaterMark触发下一次排序。
在处理动态数据流时，流数据会被分割成微小的批处理，这些微小批处理将会在 Spark Core 上按时间顺序快速执行。 Spark MLlib Spark MLlib 是 Spark 的机器学习库。...持久化：可以调用cache或者persist函数，把RDD缓存在内存、磁盘，下次使用的时候不需要重新计算而是直接使用。 RDD操作 RDD支持两种操作： 转换操作（Transformation）。...在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。...//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 需要注意的是，在触发action的时候，才会去执行持久化。...级别 使用空间 CPU时间 是否在内存中 是否在磁盘上 备注 MEMORY_ONLY 高 低 是 否 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。
Spark 是一个开源的大数据处理引擎，它提供了一整套开发 API，包括流计算和机器学习。它支持批处理和流处理。Spark 的一个显著特点是它能够在内存中进行迭代计算，从而加快数据处理速度。...在处理动态数据流时，流数据会被分割成微小的批处理，这些微小批处理将会在 Spark Core 上按时间顺序快速执行。Spark MLlibSpark MLlib 是 Spark 的机器学习库。...持久化：可以调用cache或者persist函数，把RDD缓存在内存、磁盘，下次使用的时候不需要重新计算而是直接使用。RDD操作RDD支持两种操作：转换操作（Transformation）。...在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。...//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了需要注意的是，在触发action的时候，才会去执行持久化。
支持多种时间窗口，如事件时间窗口、处理时间窗口 支持exactly-once语义 具有轻量级容错机制 同时支持批处理和流处理 在JVM层实现内存优化与管理 支持迭代计算 支持程序自动优化 不仅提供流式处理...所有组件之间的通信是通过Akka完成，包括任务的状态以及Checkpoint触发等信息。 ? JobManager JobManager是Flink主从架构中的Master。...TaskManager负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请与管理。Flink在运行时至少会存在一个TaskManager。...对于一个批处理系统，其节点间数据传输的标准模型是：当一条数据被处理完成后，序列化到缓存中，并不会立刻通过网络传输到下一个节点，当缓存写满，就持久化到本地硬盘上，当所有数据都被处理完成后，才开始将处理后的数据通过网络传输到下一个节点...如果缓存块的超时值为无限大，则Flink的数据传输方式类似上文提到批处理系统的标准模型，此时系统可以获得最高的吞吐量。 缓存块的超时值也可以设置为0到无限大之间的任意值。
集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算。 StructuredStreaming：处理结构化流,统一了离线和实时的API。...//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 持久化/缓存API详解 ersist方法和cache方法 RDD通过persist或cache方法可以将前面的计算结果缓存...，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。...(即不是直接存储在JVM内存中) 总结： RDD持久化/缓存的目的是为了提高后续操作的速度 缓存的级别有很多，默认只存在内存中,开发中使用memory_and_disk 只有执行action操作的时候才会真正将...RDD数据进行持久化/缓存 实际开发中如果某一个RDD后续会被频繁的使用，可以将该RDD进行持久化/缓存 四、RDD容错机制Checkpoint 持久化的局限： 持久化/缓存可以把数据放在内存中，虽然是快速的
当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时： 操作系统会先查看待读取的数据所在的页（page）是否在页缓存（pagecache）中，如果存在（命中） 则直接返回数据，从而避免了对物理磁盘的 I/O 操作; 如果没有命中...如果一个进程需要将数据写入磁盘： 操作系统也会检测数据对应的页是否在页缓存中，如果不存在，则会先在页缓存中添加相应的页，最后将数据写入对应的页。...对一个进程而言，它会在进程内部缓存处理所需的数据，然而这些数据有可能还缓存在操作系统的页缓存中，因此同一份数据有可能被缓存了两次。...虽然消除通信各方之间的结构化差异是非常重要的一步，但它本身并不能避免数据的拷贝。...从把工作负载分摊到 Client 到 Broker 上的日志结构持久性，批处理、压缩、零拷贝 I/O 和流数据级并行 —— Kafka 向几乎所有其他面向消息的中间件 (商业的或开源的) 发起了挑战。
Bitcask 存储模型的设计主要受到日志结构化的文件系统和日志文件合并的启发。...高吞吐量，即使数据完全无序 写入 RoseDB 的数据不需要在磁盘上排序，Bitcask 的日志结构文件设计在写入过程中减少了磁盘磁头的移动。...批处理操作可以保证原子性、一致性和持久性 RoseDB 支持批处理操作，这些操作是原子、一致和持久的。批处理中的新写入操作在提交之前被缓存在内存中。...如果批处理成功提交，批处理中的所有写入操作将持久保存到磁盘。如果批处理失败，批处理中的所有写入操作将被丢弃。即一个批处理操作中的所有写入操作要么全部成功，要么全部失败。...缺点 所有的 key 必须在内存中维护 RoseDB 始终将所有 key 保留在内存中，这意味着您的系统必须具有足够的内存来容纳所有的 key。
连续不断的数据一般会使用流处理系统来进行处理，我们后面会讲到） 持久：批处理系统处理的数据一般存储在持久存储系统上（比如硬盘上、数据库中） 海量：极海量的数据通常只能使用批处理系统来处理。...由于可以很方便的将处理过的数据再次写入Kafka，Samza尤其适合不同团队之间合作开发，处理不同阶段的多个数据流。 五、混合处理系统：批处理和流处理 一些处理框架既可以进行批处理，也可以进行流处理。...并且每次计算结果可以缓存在内存中，减少了磁盘IO。因此很适用于迭代计算。...在批处理领域，由于内存是比硬盘更昂贵的资源，所以Spark集群的成本比MapReduce集群更高。而在流处理领域，微批次的架构使得它的延时要比Storm等流处理系统略高。...Flink的提供了DataSet API用于批处理。Flink的批处理在很大程度上可以看作是流处理的一种扩展，它读取在持久存储系统上的数据，并把去除的数据集当成一个有边界的流来处理。
持久：数据通常存储在可重复获取的持久存储设备中。 大量：批处理操作通常是处理海量数据集的唯一方法。 批处理非常适合需要访问全部记录才能完成的计算工作。...当作业执行完成后，批处理系统会将最终的结果存储到持久介质中。由于批处理是离线计算，且大数据量的处理往往耗时较久，所以批处理适合于对时效性要求没那么高的场景。...批处理和流处理的差异主要体现在：首先，流处理中的数据集是“无边界”的；其次，流处理中的数据不一定是持久化的，有可能是业务系统实时产生的。...无界和非持久化，导致对流式计算有更高的容错要求。 如下图所示，流处理系统可以处理无限量的数据。显然，同批处理一样，在流处理过程中，也都需要维持中间状态。...传统业务系统和流数据处理系统的主要差异体现在，前者的计算层和持久化存储层是分开的，计算层从持久化层读写数据；后者的数据和计算都是在本地的（内存或本地磁盘）。
真正意义上的流计算框架，是从Storm开始的，但是在实际的发展当中，Storm在与Spark的竞争当中，陷入了尴尬的境地，而流计算的后来者Flink，则采用了全新的流计算思想。...Flink的核心思想在于，有状态的流计算，将批处理作为一种特殊状态的流计算进行处理，从而实现了对批处理和流计算二者的支持。...快照制作完就可以保存在共享引擎里。一旦作业出现问题，就可以从上次快照进行恢复，通过数据回溯来重新消费。 Flink主要特点是高吞吐、低延时。在流式系统里，Flink的吞吐是很高的。...Flink提供了一种轻量级的快照机制，不需要停止作业就可以帮助用户持久化内存中的状态数据。...窗口之间留有一定的间隔。 窗口会自动管理状态和触发计算，Flink提供了丰富的窗口函数来进行计算。
，大量的底层逻辑需要开发者自己手工完成； 在Hadoop中，每一个job的计算结果都会储存在HDFS文件存储系统中，所以每一步计算都需要进行硬盘的读存操作，增加了系统延迟； 只支持批数据处理，对流数据处理无法支持...Spark定义了很多对RDD的操作，如Map、Filter、flatMap、groupByKey和Union等，开发者可以直接使用； Spark会把中间数据缓存在内存中，从而加快了处理速度； Spark...RDD的持久化（缓存） 每当我们对RDD调用一个新的action操作时，整个RDD都会从头开始计算，因此如果某一个RDD被反复利用的话，这样子的方式是低效的，我们需要对其进行持久化操作。...Spark中persist()和cache()方法都支持，它将RDD的数据缓存到内存或者硬盘中，大大提高反复利用的计算效率。...Spark Streaming的优缺点 优点： 数据容错性：如果RDD的某些分区丢失了，可以通过依赖关系重新计算恢复。 运行速度： 将数据流存在在内存中，速度优势明显。
Flink 提供了一个分布式缓存，类似于 hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地 文件，并把它放在 taskmanager 节点中，防止 task 重复拉取。...在 Flink 中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个 Slot 中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像 Java 数组之间一样互相 访问，而广播变量...我们可以把广播变量理解为是一个公共的共 享变量，我们可以把一个 dataset 数据集广播出去，然后不同的 task 在节点上都能够获取到， 这个数据在每个节点上只会存在一份。...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。...分为以下几 个步骤： 开始事务（beginTransaction）创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件 夹里面 预提交（preCommit）将内存中缓存的数据写入文件并关闭 正式提交（commit
超卖问题 分布式锁 全局唯一ID 充当消息队列 Feed流 附近商户 签到 HyperLogLog实现UV统计 持久化 RDB AOF 持久化小结 事件循环 过期键 数据库 过期键保存 删除策略 RDB...set中 smembers key #获取set中所有元素 sinter key1 key2... # 求多个set集合之间的交集 sdiff key1 key2... # 求多个set集合之间的差集...阈值也可以在redis.conf中配置: # AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写 auto-aof-rewrite-percentage 100 # AOF文件体积最小多大以上才触发重写...哈希对象底层尽量采用ziplist编码 ---- 批处理 批量处理的方案： 原生的M操作 Pipeline批处理 注意事项： 批处理时不建议一次携带太多命令 Pipeline的多个命令之间不具备原子性...分片集群下的批处理: 如MSET或Pipeline这样的批处理需要在一次请求中携带多条命令，而此时如果Redis是一个集群，那批处理命令的多个key必须落在一个插槽中，否则就会导致执行失败。
上一篇聊了聊批处理的缺点，对于无界数据来说，流处理会是更好的选择，“流”指的是随着时间的推移逐步增加的数据。消息队列可以将这些流组织起来，快速的在应用程序中给予反馈。...删除消息 在队列中缓存消息 负反馈（也称为流量控制，阻止生产者发送更多消息） 如果节点崩溃或暂时离线，会出现消息丢失吗？...这时我们可以更加灵活的处理消息，有些消息可以仅仅保存在内存中，而某些消息将写入磁盘，以便在消息队列崩溃时不会丢失这些消息。...但是将所有更改保存在内存中，会耗费大量的磁盘空间，并且载入并应用日志将耗费太长的时间，因此需要截断日志并配合快照来使用。...3.流处理的时间依赖 流处理与数据库相比最核心的差别是:查询和数据之间的关系是相反的。通常，数据库会持久地存储数据，而查询是一个临时的操作。
RDD 的持久化/缓存 在实际开发中某些 RDD 的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些 RDD 后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些 RDD 进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了...//触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了 持久化/缓存 API 详解 ersist 方法和 cache 方法 RDD 通过 persist 或 cache...方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。...(即不是直接存储在 JVM 内存中) 总结： RDD 持久化/缓存的目的是为了提高后续操作的速度 缓存的级别有很多，默认只存在内存中,开发中使用 memory_and_disk 只有执行 action...如果需要从内存中清除缓存，可以使用unpersist()方法。RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。在调用persist()时传入对应的StorageLevel即可。
事件驱动的应用程序是一种状态应用程序，它会从一个或者多个流中注入事件，通过触发计算更新状态，或外部动作对注入的事件作出反应。 ? ?...在Flink中，同一个算子可能存在若干个不同的并行实例，计算过程可能不在同一个Slot中进行，不同算子之间更是如此，因此不同算子的计算数据之间不能像Java数组之间一样互相访问，而广播变量Broadcast...Flink是如何做到批处理与流处理统一的？ Flink设计者认为：有限流处理是无限流处理的一种特殊情况，它只不过在某个时间点停止而已。Flink通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理。...每条记录都会以序列化的形式存储在一个或多个MemorySegment中。 Flink堆内存划分： ? Network Buffers: 一定数量的32KB大小的缓存，主要用于数据的网络传输。...每个task在一个线程中执行。将operators链接成task是非常有效的优化：它能减少线程之间的切换，减少消息的序列化/反序列化，减少数据在缓冲区的交换，减少了延迟的同时提高整体的吞吐量。
即使在多级数据管道中，中间步骤之间也不应发生磁盘I/O或将数据写入存储的操作。在接收数据和将数据写入目标之间的所有处理都应该在内存中进行，以实现所需的吞吐量。...重要的是要理解持续查询并不仅限于从数据流中读取数据。它们可以从内存中的缓存，可能已存储的内存中参考数据或通过Windows读取。...这两个时间戳可能有所不同，特别是在恢复方案中，在该恢复方案中，数据库系统何时写入和读取数据之间存在差异。通常，至少会有这两个时间戳。它们被视为元数据；即有关您收到的数据的数据。...通过等待直到在指定时间内不做任何其他事情来分组它们的所有活动可以触发查询。 因此，有整个范围的滑动，充分批处理，然后会话窗口。对于任何窗口，我们还可以添加超时，以独立于任何其他事件触发输出。...我们可以通过在流集成平台本身中包含分布式缓存或内存数据网格来解决此问题。方法是将数据放入内存中，使其与流数据位于相同的处理空间中，并以与数据流相同的方式对其进行分区。
所以批处理面对的数据集通常具有以下特征： 有界：批处理数据集代表数据的有限集合 持久：数据通常存储在可重复获取的持久存储设备中 就绪：数据在计算之前已经就绪，不会发生变化 大量：批处理操作通常是处理海量数据集的唯一方法...当作业执行完成后，批处理系统会将最终的结果存储到持久介质中。由于批处理是离线计算，且大数据量的处理往往耗时较久，所以批处理适合于对时效性要求没那么高的场景。...批处理和流处理的差异主要体现在：首先，流处理中的数据集是“无边界”的；其次，流处理中的数据不一定是持久化的，有可能是业务系统实时产生的；再次，流式计算常常需要处理业务系统实时产生的数据，而并非已就绪。...显然，同批处理一样，在流处理过程中，也都需要维持中间状态。...传统业务系统和流数据处理系统的主要差异体现在，前者的计算层和持久化存储层是分开的，计算层从持久化层读写数据；后者的数据和计算都是在本地的（内存或本地磁盘），因此可以有更高的吞吐量和更低的时延。
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