输入 DStreams 表示从数据源获取的原始数据流。...请注意，如果希望在流应用程序中并行的接收多个数据流，你可以创建多个输入 DStream（在性能调优部分中进一步讨论）。这需要创建多个接收器（Receivers），来同时接收多个数据流。...因此，在本地运行时，始终使用 local [n] 作为 master 的 URL，其中 n > 要运行的接收器的数目。...除了套接字，StreamingContext API 也提供了把文件作为输入源创建 DStreams 的方法。...2.1.2 基于自定义的Receivers的流 可以使用通过自定义的接收器接收的数据流创建 DStream。有关详细信息，请参阅自定义接收器指南。
@Cacheable使用两个或多个参数作为缓存的key 常见的如分页查询：使用单引号指定分割符，最终会拼接为一个字符串 @Cacheable(key = "#page+'-'+#pageSize") public...pageStart = (page-1)*pageSize; return userMapper.findAllUsers(pageStart,pageSize); } 当然还可以使用单引号自定义字符串作为缓存的
1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。...DStream的核心思想 将计算作为一系列较小时间间隔的、状态无关、确定批次的任务，每个时间间隔内接收到的输入数据被可靠储存在集群中，作为它的数据集。然后进行一系列的操作。...每个Input DStream对应一个接收器接收数据流。在Streaming应用中，可以创建多个Input DStream并行接收多个数据流。...非常重要的一点是，为了保证一个或者多个接收器能够接收数据，需要分配给Spark Streaming应用程序足够多的核数。...所以，在本地运行SparkStreaming程序时，要使用“local[n]”作为master URL,其中n要大于接收器的数量。
PacketStreamer的传感器会在目标服务器上启动，传感器负责捕捉流量数据，部署过滤器，然后将捕捉到的流量传输到中央接收器中。...PacketStreamer对接收器支持从多个远程传感器接收PacketStreamer数据流，并将数据包写入到一个本地pcap文件。...PacketStreamer接收器接受来自多个传感器的网络流量，并将其收集到单个中央pcap文件中。...然后，我们可以处理pcap文件或将流量实时反馈到各种网络数据处理工具中，如Zeek、Wireshark Suricata，或作为机器学习模型的实时数据流。 ...# 在目标主机运行以捕捉或转发流量 # 拷贝并编辑样例sensor-local.yaml文件，并添加接收器主机的地址 cp .
1 概述 Flink中的DataStream程序是实现数据流转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。 最初从各种源（例如，消息队列，套接字流，文件）创建数据流。...Socket输入 程序输出 创建一个新数据流，其中包含从套接字无限接收的字符串。 接收的字符串由系统的默认字符集解码，使用“\ n”作为分隔符。 当socket关闭时，阅读器立即终止。...，并将它们作为字符串返回。...程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。 本节介绍了基本转换，应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink 算子链接的见解。...过滤掉零值的过滤器 Scala Java 4.2 union DataStream *→DataStream 两个或多个数据流的联合，创建包含来自所有流的所有数据元的新流 如果将数据流与自身联合
Pulsar 是一种多租户、高性能解决方案，用于服务器到服务器消息传递，包括多个功能，例如，在一个 Pulsar 实例中对多个集群提供原生支持、集群间消息跨地域的无缝复制、发布和端到端的低延迟、超过一百万个主题的无缝扩展以及由...在对数据流的看法上，Flink 区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，并假设对于批处理工作负载数据流是有限的，具有开始和结束。...该框架也使用流作为所有数据的统一视图，分层架构允许传统发布-订阅消息传递，用于流式工作负载和连续数据处理；并支持分片流（Segmented Streams）和有界数据流的使用，用于批处理和静态工作负载。...例如，在 Flink DataStream 应用程序中，Pulsar 可以作为流数据源和流接收器。...开发人员能使 Flink 作业从 Pulsar 中获取数据，再进行计算并处理实时数据，最后将数据作为流接收器发送回 Pulsar 主题。
Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 -...Flink对数据流的看法区分了有界和无界数据流之间的批处理和流处理，假设对于批处理工作负载，数据流是有限的，具有开始和结束。...该框架还使用流作为所有数据的统一视图，而其分层体系结构允许传统的pub-sub消息传递用于流式工作负载和连续数据处理或分段流的使用以及批量和静态工作负载的有界数据流。 ?...使用Pulsar，一旦生产者向主题（topic）发送数据，它就会根据数据流量进行分区，然后在这些分区下进一步细分 - 使用Apache Bookkeeper作为分段存储 - 以允许并行数据处理，如下图所示...开发人员可以将Pulsar中的数据提取到Flink作业中，该作业可以计算和处理实时数据，然后将数据作为流式接收器发送回Pulsar主题。
Cloudera的流分析中除了包括Flink，还包括SQL Stream Builder创建对数据流的连续查询。...SQL Stream Builder简介 Cloudera Streaming Analytics提供SQL Stream Builder作为服务，以使用Streaming SQL创建对数据流的连续查询...执行的SQL查询在Flink群集上作为作业运行，对无限的数据流进行操作，直到被取消。由于每个SQL查询都是Flink作业，因此您可以在SSB内创作，启动和监视流处理作业。 什么是连续SQL？...执行该语句后，将连续返回符合条件的结果。 ? SSB的主要功能 Cloudera中的SQL Stream Builder（SSB）支持与Flink、Kafka作为虚拟表接收器和源的现成集成。...虚拟表 SSB使用您在SQL查询中指定的内容处理从源到接收器的数据。您也可以在网络浏览器中显示结果。创建源或接收器后，可以为其分配虚拟表名称。
概念上来说，流就是一个连续不断的数据记录流（没有终点），而一个转换transformation是把一个多个流作为输入并且处理产生一个或者多个输出流作为结果的一种操作。...在执行的时候，Flink程序被映射到数据流上去，持续的数据流和转换操作。每一个数据流有一个和多个源作为起点，终止于一个或多个接收器。...数据流类似于一个有限无环图（DAGs ），虽然可以通过迭代结构来构造特殊的特殊形式的环路，但是大多数时候为了简化我们还是把它作为无环图来处理。 ? 在程序的转换和数据流的操作之间通常是一对一的通信。...有时候一个转换操作也会由多个转换操作组成。 关于源和接收器在流连接器streaming connectors 和批处理连接器batch connectors 的文档中有说明。...Parallel Dataflows 并行数据流 Flink的程序本身就是并行和分布式的。在执行时一个数据流有一个或多个数据流分块，并且每个操作有一个或者多个操作子任务。
在Spring Cloud数据流中，根据目的地(Kafka主题)是作为发布者还是消费者，指定的目的地(Kafka主题)既可以作为直接源，也可以作为接收器。...因此，它被用作从给定Kafka主题消费的应用程序的消费者组名。这允许多个事件流管道获取相同数据的副本，而不是竞争消息。要了解更多关于tap支持的信息，请参阅Spring Cloud数据流文档。...充当Spring云数据流处理器，并将其附加到现有的源或接收器应用程序。在这个上下文中，函数组合可以是源和处理器组合成一个应用程序:一个新源，也可以是处理器和接收器组合成一个应用程序:一个新接收器。...多个输入/输出目的地 默认情况下，Spring Cloud数据流表示事件流管道中的生产者(源或处理器)和消费者(处理器或接收器)应用程序之间的一对一连接。...如果事件流管道需要多个输入和输出绑定，Spring Cloud数据流将不会自动配置这些绑定。相反，开发人员负责在应用程序本身中更显式地配置多个绑定。
从概念上讲，流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换的操作是将一个或多个流作为输入，并产生一个或多个输出流作为结果。 执行时，Flink程序映射到流式数据流，由流和转换算子组成。...每个数据流都以一个或多个源开始，并以一个或多个接收器结束。数据流类似于任意有向无环图（DAG） 。尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环，但为了简单起见，我们将在大多数情况下对其进行掩盖。 ?...通常，程序中的转换与数据流中的算子之间存在一对一的对应关系。但是，有时一个转换可能包含多个转换算子。 源和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。...| 并行数据流 Flink中的程序本质上是并行和分布式的。在执行期间，流具有一个或多个流分区，并且每个算子具有一个或多个算子子任务。...| 有状态计算 虽然数据流中的许多计算只是一次查看一个单独的事件（例如事件解析器），但某些操作会记住多个事件（例如窗口操作符）的信息。这些操作称为有状态。
流处理 流是数据天然的栖息地，无论是来自Web服务器的事件，来自证券交易所的交易，还是来自工厂车间的机器传感器读数，数据都是作为流的一部分创建的。...但是当我们分析数据时，我们可以围绕有界或无界流组织我们的处理过程，我们选择的范式会产生生远的影响。 批处理 是我们处理有界数据流时的工作范例。...在Flink中，应用程序由用户定义的算子转换的数据流组成。这些数据流形成有向图，这些图以一个或多个源开头，并以一个或多个接收器结束。...例如考虑电子商务交易或者金融交易中涉及的一系列事件。 这些对于实时流处理要求使用记录在数据流中的事件时间的时间戳，而不是使用处理数据的机器时间。 状态流处理 Flink的操作是有状态的。...下图显示了作业图中前三个运算符的并行度为2的作业，终止于并行度为1的接收器。第三个运算符是有状态的，我们看到第二个和第三个运算符之间正在发生完全连接的网络洗牌。
内存：为源、通道或接收器使用的配置提供足够的内存。 磁盘空间：为通道或接收器使用的配置提供足够的磁盘空间。 目录权限：代理使用的目录的读写权限。...架构 Flume事件定义为具有字节负载和一组可选字符串属性的数据流单元。Flume代理是一个(JVM)进程，它承载事件从外部源流向下一个目标(hop)的组件。 ?...Flume允许用户构建多个跃点流，其中事件在到达最终目的地之前经过多个代理。它还允许扇入和扇出流、上下文路由和失败跳转的备份路由(故障转移)。...这是一个遵循Java属性文件格式的文本文件。可以在同一个配置文件中指定一个或多个代理的配置。配置文件包括代理中的每个源、接收器和通道的属性，以及如何将它们连接在一起以形成数据流。...配置文件将包含这些组件的名称，并将文件通道作为avroWeb源和hdfs-cluster1接收器的共享通道。
不要使用 “local” 或者 “local[1]” 作为 master 的 URL....如果你正在使用一个基于接收器（receiver）的输入离散流（input DStream）（例如， sockets ，Kafka ，Flume 等），则该单独的线程将用于运行接收器（receiver），...因此，在本地运行时，总是用 “local[n]” 作为 master URL ，其中的 n > 运行接收器的数量（查看 Spark 属性 来了解怎样去设置 master 的信息）. ...原因是：滑动的距离，必须是采样时间的整数倍 5：输入：接收器（基本数据源） （*）Socket接收 //创建一个离散流，DStream代表输入的数据流...创建多个输入DStream并配置它们可以从源中接收不同分区的数据流，从而实现多数据流接收。例如，接收两个topic数据的单个输入DStream可以被切分为两个kafka输入流，每个接收一个topic。
很多时候，这涉及组合数据源以丰富数据流。Flink SQL 执行此操作并将您应用于数据的任何函数的结果定向到接收器中。...因此，Hive 表与 Flink SQL 有两种常见的用例： Lookup（查找）表用于丰富数据流 用于写入 Flink 结果的接收器 对于这些用例中的任何一个，还有两种方法可以使用 Hive 表。...使用 Hive 表作为接收器 将 Flink 作业的输出保存到 Hive 表中，可以让我们存储处理过的数据以满足各种需求。为此，可以使用INSERT INTO语句并将查询结果写入指定的 Hive 表。...请注意，您可能必须使用 Hive ACID 表调整 JDBC 接收器作业的检查点超时持续时间。...结论 我们已经介绍了如何使用 SSB 通过 Hive 表丰富 Flink 中的数据流，以及如何使用 Hive 表作为 Flink 结果的接收器。这在涉及使用查找数据丰富数据流的许多业务用例中非常有用。
主从设备间可以实现全双工通信，当有多个从设备时，还可以增加一条从设备选择线。...总线上每一个设备都有一个独一无二的地址，根据设备它们自己的能力，它们可以作为发射器或接收器工作。多路微控制器能在同一个I2C总线上共存。...作为接口的一部分，UART还提供以下功能： 将由计算机内部传送过来的并行数据转换为输出的串行数据流。将计算机外部来的串行数据转换为字节，供计算机内部使用并行数据的器件使用。...在输出的串行数据流中加入奇偶校验位，并对从外部接收的数据流进行奇偶校验。在输出数据流中加入启停标记，并从接收数据流中删除启停标记。处理由键盘或鼠标发出的中断信号（键盘和鼠标也是串行设备）。...总线上每一个设备都有一个独一无二的地址，根据设备它们自己的能力，它们可以作为发射器或接收器工作。多路微控制器能在同一个I2C总线上共存这两种线属于低速传输。
多master情况，Flume利用ZooKeeper和gossip，保证动态配置数据的一致性。用户可以在master上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。...Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。 (4) 功能可扩展性 用户可以根据需要添加自己的agent，collector或者storage。...Events事件 传输的基本数据负载。 三、Flume的整体构成图 ? Paste_Image.png 注意 源将事件写到一个多或者多个通道中。 接收器只从一个通道接收事件。...代理可能会有多个源、通道与接收器。 四、Flume环境配置 在http://flume.apache.org/ 下载Flume安装包，我们选择最新的1.6.0版本。 ?...Paste_Image.png 至此简单的使用介绍已经讲完，关于Flume还有非常多的属性和配置技巧需要我们去挖掘，我们以此文章作为开篇为的是为以后源码分析作为铺垫。
数据处理主要包括 3 个方面： 批处理：批量处理大量的静态数据。这一方式一般是分布式并且可扩展的。 实时处理：实时处理主要处理连续且无尽的的数据流。这些数据流也是分布式的，且速度很快。...数据处理器（Processor）：它会接收输入消息，并在经过某些类型的处理后产生输出消息。 数据接收器（Sink）：顾名思义，该模块是一个数据流的终点。...它包括诸如数据源，数据接收器，数据流和用于批处理作业和实时处理的任务的模块。所有这些模块都是 Spring Boot Data 微服务应用程序。...作为 Spring Boot 微服务，数据源，作业，数据接收器和数据处理器都可以部署在 Cloud Foundry， Lattice 或 Yarn 集群上。...创建一个数据流需要三个主要的微服务：数据源，数据处理器和数据接收器。这三个微服务都有相应的接口类。
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