展开

关键词

聊聊流式处理

要说流式微批处理,就不得不说一下TCP流。典型的tcp IO流模型有,bio,伪异步IO,NIO,AIO,Rector模型等。我们这里主要是说伪异步IO。 ? 这种在分布式模式下不可行,对于Spark Streaming的微批处理,我们根本不知道Receiver运行在何处,所以,客户端链接都不知道请求到何处,当然,我们也可以做一个复杂的操作来报告我们Receiver 此时我们再用一个RecurringTimer用来每隔一定时间,如batch=5s,生成一个task,task中有task自身要处理的数据的描述信息,然后放入线程池中去执行,在执行的时候根据数据的描述信息去取 0-n个block然后处理。 对于这种数据源,我们完全没必要先把数据取回来存储于blockmanager,然后再从blockmanager里面取出来再去处理(请注意这里先暂时忽略预写日志),这明显很浪费性能。

51770

storm流式处理框架

Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。 运维简单:Storm的部署的确简单。 Storm的部署管理非常简单,而且,在同类的流式计算工具,Storm的性能也是非常出众的。 Storm主要分为两种组件Nimbus和Supervisor。这两种组件都是快速失败的,没有状态。 未 来 在流式处理领域里,Storm的直接对手是S4。不过,S4冷淡的社区、半成品的代码,在实际商用方面输给Storm不止一条街。 如果把范围扩大到实时处理,Storm就一点都不寂寞了。 上面配置文件中配置的supervisor.slots.ports包含了4个port,也就是这个supervisor可以监听4个端口同时并发的执行4个任务,因此在web界面里我们看到Free slots是 机器会花一定时间来编译JAR文件,然后就能看到实时流的输出了。 但是这只是试运行,如果要发布拓扑到storm集群上,则要运行: sparse submit 结果又跳了一个错,说pip版本太低。。。

46250
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何在 Node.js 中流式处理大 JSON 文件

    本文介绍一个概念 SAX 的设计模式,这个概念虽然不是来源于 Node.js,但它解决问题的一些思想当我们在使用 Node.js 或一些其它的编程语言中遇到类似问题时也会受到一些启发,本文后面会介绍如何流式处理一个大 场景描述 问题一:假设现在有一个场景,有一个大的 JSON 文件,需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据,怎么能够流式的每次读取一条记录? 问题一: 假设现在有一个场景,有一个大的 JSON 文件,需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据,怎么能够流式的每次读取一条记录? 文中主要介绍如何流式处理类似的大文件,更重要的是掌握编程中的一些思想,例如 SAX 一个核心点就是实现了 “事件驱动” 的设计模式,同时结合 Stream 做到边读取边解析。 处理问题的方式是多样的,还可以在生成 JSON 文件时做拆分,将一个大文件拆分为不同的小文件

    69020

    Flink流式处理概念简介

    它允许用户从一个或多个流自由处理事件,并使用一致的容错状态。此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复杂的计算。 以上概念因此适用于批处理程序,同样适用于流式传输程序,但有一些例外: 1,批处理程序的容错不使用checkpoint。恢复需要完全执行流。这是可能的,因为输入是有限的。 一种state backend将数据存储于内存的hash map中,另一种state backend使用的是RocksDB,还有就是使用文件。 十四,总结 Flink作为一个流式处理的框架,在实时计算中也是很常见的。 处理结束后输出位置 ?

    1K60

    浅谈Storm流式处理框架

    Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。 运维简单:Storm的部署的确简单。 无数据丢失:Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能够满足很多级别的数据处理需求。不过,越高的数据处理需求,性能下降越严重。 Storm的部署管理非常简单,而且,在同类的流式计算工具,Storm的性能也是非常出众的。     Storm主要分为两种组件Nimbus和Supervisor。这两种组件都是快速失败的,没有状态。 用户属性分析的项目,需要处理大量的数据。使用传统的MapReduce处理是个不错的选择。但是,处理过程中有个步骤需要根据分析结果,采集网页上的数据进行下一步的处理。 四.Storm的未来       在流式处理领域里,Storm的直接对手是S4。不过,S4冷淡的社区、半成品的代码,在实际商用方面输给Storm不止一条街。

    58720

    Wormhole流式处理平台功能介绍

    尤其是针对流式实时和流式准实时数据处理场景,Wormhole提供了可视化的操作界面,极简的配置流程,基于SQL的业务开发方式,并屏蔽了大数据处理底层技术细节,极大的降低了开发管理门槛,使得大数据项目开发和管理变得更加轻量敏捷可控可靠 Wormhole支持的功能很多,如图1所示,除了流式数据处理,Wormhole在管理和运维等方面也做的比较完善。 下面我们从流式处理、平台管理、数据质量、数据安全以及运维监控五个维度来介绍Wormhole的具体功能。 一、流式处理 Wormhole的核心是流式处理,并将流式处理抽象为Flow(流式处理逻辑管道,具体参见:#Wormhole# 流式处理平台设计思想)。 这种异构逻辑的并行处理大大提高了资源利用率,也提高了流式处理的易用性。 ?

    1.1K70

    Wormhole 流式处理平台设计思想

    流式处理作为实时处理的一种重要手段,正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。 然而,虽然流式处理的技术已经很丰富,流式处理在企业中的实施仍然存在较大难度,主要原因是成本高,需求上线周期长等,而产生这样问题的原因又分两个方面,一是企业组织结构,二是技术。 二、Wormhole是什么 Wormhole是一个面向实时大数据项目实施者的流式处理平台,致力于统一并简化大数据开发和管理,尤其针对典型流式实时/准实时数据处理应用场景,屏蔽了底层技术细节,提供了极低的开发门槛 Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案,大大降低了流式处理的技术门槛;同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化,减少了整个需求生命周期的参与角色数量,精炼了整个开发过程,进而缩短了开发周期 ,在这个过程中,Wormhole定义新的概念,将整个流式处理进行了标准化,将定制化的流式计算变为标准化的流式处理,并从三个纬度进行了高度抽象。

    35860

    流式视频处理架构设计

    针对这种需求场景 ,我们设计实现了一整套的流式上传处理协议SVE,能够确保视频在上传的过程中,后端进行多分辨率输出的转码。 流式视频处理架构 image.png 面对我们遇到的挑战,前面已经提出了三种相对有针对性的解决方案,那么这些解决方案如何相互配合工作的呢? 流式上传协议需要确保整个工作流的完整性,实时性,出现问题要能够及时发现和处理,并且要灵活可配置。 相比之下,如果切分文件大小一定的条件下,文件越大,SVE协议的效率越高,大文件处理时间基本等于上传时间,效率提高非常明显。 SVE上传协议框架:客户端需要按照GOP进行文件切割,服务端将每个分片存入Temp Storage,同时通知Trans Center启动一个Runner任务去处理该分片,处理的过程包括下载GOP分片,转码

    1.5K51

    Wormhole#流式处理平台设计思想

    然而,虽然流式处理的技术已经很丰富,流式处理在企业中的实施仍然存在较大难度,主要原因是成本高,需求上线周期长等,而产生这样问题的原因又分两个方面,一是企业组织结构,二是技术。 Wormhole是什么 Wormhole是一个面向实时大数据项目实施者的流式处理平台,致力于统一并简化大数据开发和管理,尤其针对典型流式实时/准实时数据处理应用场景,屏蔽了底层技术细节,提供了极低的开发门槛 Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案,大大降低了流式处理的技术门槛;同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化,减少了整个需求生命周期的参与角色数量,精炼了整个开发过程,进而缩短了开发周期 : 流式处理的开发模式变为了业务人员通过可视化配置和编写SQL即可完成80%以上的业务场景,不再需要对流式处理技术有很深的理解 缩短了需求上线周期: 如下图所示,一个需求从提出到上线只需要产品人员和业务人员 ,将整个流式处理进行了标准化,将定制化的流式计算变为标准化的流式处理,并从三个纬度进行了高度抽象。

    40240

    Tomcat NIO(17)-流式上传文件

    这里我们主要介绍流式上传,以解决原生上传带来的问题。 对于原生上传来说,是把 http 请求的文件输入流写入 tomcat 工作目录的磁盘中,流式上传的思路是不把输入流写入磁盘,而是直接把输入流交给应用程序,这样就避免了写磁盘的中转操作,提高了效率。 根据以上 tomcat 原生文件上传的分析,对于流式上传来说我们应该保证如下两点: 不要去调会用消费 servlet inputstream 的API,例如 getPart()/getParameter 在应用程序里利用 ServletFileUpload 对象的 getItemIterator() 方法得到每个文件的 socket 输入流,根据业务逻辑做相应处理,示例代码: 对于以上方式,从应用程序角度看 对于流式上传一定要注意关闭每个文件的网络输入流,需要循环处理完所有的文件,并且顺序是不可以变的,因为每个文件在网络输入流中是依次发送的,没有办法修改处理顺序。

    40020

    Flink核心概念之时间流式处理

    含有时间的流处理是有状态流处理的扩展,其中时间在计算中起一定作用。 时间概念 事件时间与处理时间 在流式程序中引用时间时(例如定义窗口),可以引用不同的时间概念: 处理时间:处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。 当流程序在处理时间上运行时,所有基于时间的操作(如时间窗口)将使用运行相应操作符的机器的系统时钟。每小时处理时间窗口将包括在系统时钟指示整点时间之间到达特定操作员的所有记录。 例如,如果应用程序在上午 9:15 开始运行,则第一个每小时处理时间窗口将包括在上午 9:15 和上午 10:00 之间处理的事件,下一个窗口将包括在上午 10:00 和上午 11:00 之间处理的事件 假设所有数据都已到达,事件时间操作将按预期运行,并产生正确且一致的结果,即使在处理无序或延迟事件时,或者在重新处理历史数据时也是如此。

    12230

    使用Spark SQL 构建流式处理程序

    StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理,以及交互查询三个领域,实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 构建流式(Spark Streaming)计算程序 准备工作 下载StreamingPro README中有下载地址 我们假设您将文件放在了/tmp目录下。 填写配置文件 下面配置下载后无需任何改动即可跑起来 gist 假设你下载后重新命名为test.json,并且放在了/tmp目录下。 ps: 这个例子里,我们模拟了一个流式数据源(一般而言是Kafka),然后将该数据源映射成一张表test。 另外我们知道,在一般流式计算中,我们经常需要一些映射数据,比如ip->地理位置 的映射关系。 这是一个标准的Spark 流式处理程序

    17740

    Lambda表达式及Stream流式处理

    什么是Lambda表达式 JDK8开始支持Lambda表达式,用来让程序编写更优雅 利用Lambda可以更简洁的实现匿名内部类与函数声明与调用 基于Lambda提供stream流式处理极大简化对集合的操作 Predicate是新增的函数式接口,位于java.util.function Predicate用于测试传入数据是否满足判断要求 Predicate接口需要实现test()方法进行逻辑判断 Stream流式处理 Stream流式处理是建立在Lambda基础上的多数据处理技术 Stream对集合数据处理进行高度抽象,极大简化代码量 Stream可对集合进行迭代,去重,筛选,排序,聚合等一系列处理 基于数组创建

    6630

    Flink核心概念之有状态的流式处理

    流式数据流可以从检查点恢复,同时通过恢复操作符的状态并从检查点重放记录来保持一致性(恰好一次处理语义)。 检查点间隔是一种权衡执行期间容错开销与恢复时间(需要重放的记录数)的方法。 对于状态较小的流式应用程序,这些快照非常轻量级,可以频繁绘制,而不会对性能产生太大影响。 流应用程序的状态存储在可配置的位置,通常在分布式文件系统中。 一旦接收算子(流式 DAG 的末尾)从其所有输入流中接收到屏障 n,它就会向检查点协调器确认快照 n。在所有接收器都确认快照后,它被认为已完成。 精确一次与至少一次 对齐步骤可能会增加流式传输程序的延迟。 通常,这种额外的延迟大约为几毫秒,但我们已经看到一些异常值的延迟显着增加的情况。 因此,上述概念以相同的方式适用于批处理程序,也适用于流式程序,但有一些例外: 批处理程序的容错不使用检查点。 通过完全重播流来进行恢复。 这是可能的,因为输入是有界的。

    14820

    图解大数据 | 流式数据处理-Spark Streaming

    定义一个RDD处理逻辑,数据按照时间切片,每次流入的数据都不一样,但是RDD的DAG逻辑是一样的,即按照时间划分成一个个batch,用同一个逻辑处理。 易整合到Spark体系中:Spark Streaming可以在Spark上运行,并且还允许重复使用相同的代码进行批处理。也就是说,实时处理可以与离线处理相结合,实现交互式的查询操作。 看作是微批处理。 [7aa29673af3ee63902fff52f0e687756.png] 对上面这句话进行分析: 数据持久化:接收到的数据暂存,方便数据出错进行回滚 离散化:按时间分片,形成处理单元 分片处理:采用 reduceByKey; ② Output Print:控制台输出; saveAsObjectFile、 saveAsTextFile、 saveAsHadoopFiles:将一批数据输出到 Hadoop文件系统中

    12210

    通过流式数据集成实现数据价值(5)- 流处理

    第1篇:通过流式数据集成实现数据价值(1) 第2篇:通过流式数据集成实现数据价值(2) 第3篇:通过流式数据集成实现数据价值(3)- 实时持续数据收集 第4篇:通过流式数据集成实现数据价值(4)-流数据管道 本篇为通过流式数据集成实现数据价值的第5篇——流处理处理的目标是将数据立即转换为目标技术所需的形式。 以下是可能发生这种情况: 复制数据库 将更改从一个数据库移动到另一个数据库 从消息队列读取并将输出原样写入文件 将数据从一个文件系统移动到云存储,而无需转换数据 但是,更常见的是,源数据与目标数据结构不匹配 为了实现低延迟和高吞吐量,至关重要的是避免在处理数据之前将数据写入磁盘或使用存储I/O。流处理需要直接在内存中的流式数据上执行,然后再将数据降落到磁盘上 。 进入存储区只有两个原因: 写入的目标是基于文件的系统,例如特定的数据库或云存储。 使用持久数据流。 流处理还需要根据需要在多个线程(或多个进程和节点)之间并行化,以实现所需的性能。

    10540

    PPASR流式与非流式语音识别

    下载的压缩文件已经包含了mean_std.npz和vocabulary.txt,需要把解压得到的全部文件复制到项目根目录下。 然后把download()函数改为文件的绝对路径,如下,我把aishell.py的文件单独下载,然后替换download()函数,再执行该程序,就会自动解压文件文本生成数据列表。 语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。 然后把数据列表文件存在dataset/annotation/目录下,程序会遍历这个文件下的所有数据列表文件。例如这个文件下存放一个my_audio.txt,它的内容格式如下。 audio/wav/0175/H0175A0470.wav 据克而瑞研究中心监测 dataset/audio/wav/0175/H0175A0180.wav 把温度加大到十八 最后执行下面的数据集处理程序

    11010

    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。 transform中的reduceByKey等操作对整体数据处理。 对spark批处理提出更多要求。 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。

    2K20

    【Java8新特性】03 Stream流式数据处理

    【Java8新特性】01 函数式接口和Lambda表达式你真的会了吗 【Java8新特性】02 函数式接口和Lambda表达式实战练习:环绕执行模式使行为参数化 【Java8新特性】03 Stream流式数据处理 Stream是Java8新增的一个接口,允许以声明性方式处理数据集合。Stream不是一个集合类型不保存数据,可以把它看作是遍历数据集合的高级迭代器(Iterator)。 Stream.iterate(1, n -> n + 2).limit(100); stream.forEach(System.out::println); (6)使用IO接口创建Stream实例 // 获取指定路径下文件信息 中间操作有惰性,如果流上没有一个终端操作,那么中间操作是不会做任何处理的。 下面介绍常用的中间操作: 中间操作:map map是将输入流中每一个元素映射为另一个元素形成输出流。

    53720

    Flink教程-使用sql将流式数据写入文件系统

    滚动策略 Key Default Type Description sink.rolling-policy.file-size 128MB MemorySize 分区文件的最大值,超过这个大小,将会启动一个新文件 sink.rolling-policy.rollover-interval 30 m Duration 分区文件滚动的最大时间间隔,超过这个时间,将会新启动一个文件 sink.rolling-policy.check-interval 1 m Duration 一个时间间隔,定期去检查上面那个配置指定的策略下,文件是否应该滚动生成新文件. ,结束上一个文件的写入,生成新文件。 ,最终会在每个分区(/yyyy-MM-dd/HH/)下面生成60个orc文件

    57720

    相关产品

    • 大数据处理套件

      大数据处理套件

      腾讯大数据处理套件(TBDS)是基于腾讯多年海量数据处理经验,对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。你可以根据不同数据处理需求选择合适的大数据分析引擎和相应的实时数据开发、离线数据开发以及算法开发服务,来构建您的大数据应用服务……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券