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?Streaming Systems 这本书在分析 Flink 的火热原因的时候总结了下面两点:
Dataflow模型(或者说Beam模型)旨在建立一套准确可靠的关于流处理的解决方案。在Dataflow模型提出以前,流处理常被认为是一种不可靠但低延迟的处理方式,需要配合类似于MapReduce的准确但高延迟的批处理框架才能得到一个可靠的结果,这就是著名的Lambda架构。这种架构给应用带来了很多的麻烦,例如引入多套组件导致系统的复杂性、可维护性提高。因此Lambda架构遭到很多开发者的炮轰,并试图设计一套统一批流的架构减少这种复杂性。Spark 1.X的Mirco-Batch模型就尝试从批处理的角度处理流数据,将不间断的流数据切分为一个个微小的批处理块,从而可以使用批处理的transform操作处理数据。还有Jay提出的Kappa架构,使用类似于Kafka的日志型消息存储作为中间件,从流处理的角度处理批处理。在工程师的不断努力和尝试下,Dataflow模型孕育而生。
Beam可以解决什么问题?当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink,就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。代码用Dataflow SDK实施后,会在多个后端上运行,比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python,与其他语言绑定的机制在开发中。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
注:本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新,放在了Extras的部分。
问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言? 2.相比原生的map-reduce模型,Dataflow哪些优点? 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系? 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接
Google已经停用自己研发的,部署在服务器上,用以分析数据的MapReduce,转而支持一个新的超大规模云分析系统Cloud Dataflow。 MapReduce一直是服务器集群上做并行分布式计
Paper1: https://research.google.com/pubs/archive/35650.pdf
SpringBoot CLI 是spring Boot项目的脚手架工具。而本文的Spring Cloud cli则是基于SpringBoot Client的一个插件,用于支持Cloud相关的组件。
AI 前线导读:本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹,行文轻松活泼,内容通俗易懂,是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》,在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍,非常值得学习。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展,我们的团队正在更多的使用它,并取得了成功。这些服务包含一组托管服务,包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验,这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性;它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如,你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
谷歌昨日宣布,Apache Beam 在经过近一年的孵化后终于从 Apache 孵化器毕业,现在已经是一个成熟的顶级 Apache 项目。这一成就直接反应了社区为把 Beam 转变为开放、专业、社区驱动的项目所付出的努力。 11个月前,谷歌以及一些合作伙伴向 Apachee 软件基金会捐赠了大量代码,从而得以开始孵化 Beam 项目。这些代码的大部分来自谷歌的 Cloud Dataflow SDK,是开发者用来编写流处理(streaming)和批处理管道(batch pinelines)的库,可以在任何支持
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起,已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
在本文中,我们将深入探讨Flink新颖的检查点机制是如何工作的,以及它是如何取代旧架构以实现流容错和恢复。我们在各种类型的流处理应用程序上对Flink性能进行测试,并通过在Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处理器)上运行相同的实验来进行对比。
我们很高兴地告诉大家,EMQX Enterprise 4.4.11 版本正式发布!
随着云计算、大数据、物联网与 AI 技术的迅速成熟,这些技术在行业领域的价值和潜能已经得到了企业的普遍认同。对于传统行业的重资产类型企业而言,日常运营和业务场景中存在着很多优化空间和创新机会,管理者迫切希望在前沿技术的帮助下突破现有瓶颈、开拓市场机遇,实现降本增效的目标。
Spring Cloud Data Flow 提供了监控和安全控制的功能,以确保数据流和任务的可靠性和安全性。
图片来源:pexels 背景 Firestorm Shuffle是分布式计算框架用来衔接上下游任务的数据重分布过程,在分布式计算中所有涉及到数据上下游衔接的过程都可以理解为shuffle。针对不同的分布式框架,shuffle有几种实现形态: 基于文件的pull based shuffle,如MapReduce、Spark。这种shuffle方式多用于类MR的框架,比如MapReduce、Spark,它的特点是具有较高的容错性,适合较大规模的批处理作业。由于实现的是基于文件的shuffle方案,因此失败
https://docs.spring.io/spring-cloud-dataflow/docs/current-SNAPSHOT/reference/htmlsingle/
In the previous post we went through the necessary theory and also introduced popular streaming framework from Apache landscape - Storm, Trident, Spark Streaming, Samza and Flink. Today, we’re going to dig a little bit deeper and go through topics like fau
Google在今年Next大会中发布了一系列支援机器学习生命周期各阶段的工具,其中包括了AI平台笔记本,这是一个代管服务,供使用者以最新的资料科学与机器学习开发框架,创建JupyterLab执行个体服务,现在Google宣布在AI平台笔记本支援R语言。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式(批和流),让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上,而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
对于事件流应用程序开发人员,根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
北京时间6月26日凌晨消息,今日谷歌在旧金山举行I/O大会,会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。根据摩尔定律与云的关系:计算引擎价格下降30-53%;云存储价格下降68%;BigQuery价格下降85%;折扣自动调整。 据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台,随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用,谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。谷歌还为开发者提供了性能追踪器,以方便开发人
在上篇文章中,我们过了下基本的理论,也介绍了主流的流处理框架:Storm,Trident,Spark Streaming,Samza和Flink。今天咱们来点有深度的主题,比如,容错,状态管理或者性能。除此之外,我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南,并给出推荐的流处理框架。
为了方便用户为机器学习进行数据预处理,Google今天发布了tf.Transform。 以下内容来自Google Research Blog,量子位编译 每当要把机器学习用于真实的数据集时,我们都需要花很多精力来对数据进行预处理,把它们变成适用于神经网络等机器学习模型的格式。这个预处理过程有多种形式,包括格式之间的转换,或者标记化、词干文本和形成词汇,以及执行归一化等各种数值操作。 Google今天发布的tf.Transform是一个Tensorflow库,让用户可以使用大规模数据处理框架来定义预处理流程并
为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ,2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文,剖析了流式(实时)和批量(历史)数据处理模式的本质,即分布式数据处理系统,并抽象出了一套先进的、革新式的通用数据处理模型。在处理大规模、无边界、乱序数据集时,可以灵活地根据需求,很好地平衡数据处理正确性、延迟程度、处理成本之间的相互关系,从而可以满足任何现代数据处理场景,如:游戏行业个性化用户体验、自媒体平台视频流变现、销售行业的用户行为分析、互联网行业实时业务流处理、金融行业的实时欺诈检测等。
大数据处理其实经常被很多人低估,缺乏正确的处理体系,其实,如果没有高质量的数据处理流程,人工智能将只有人工而没有智能。现在的趋势是数据体量不断上涨,团队却低估了规模所带来的复杂度。大数据领域泰斗级人物Jesse Anderson曾做过研究,一个组织架构比较合理的人工智能团队,数据处理工程师需要占团队总人数的4/5,然而很多团队还没有认识到这点。大数据处理涉及大量复杂因素,而Apache Beam恰恰可以降低数据处理的难度,它是一个概念产品,所有使用者都可以根据它的概念继续拓展。
Hi all,这是我首次在腾讯云开发者上发文章,先简单介绍下我自己吧,我叫 Jason Thon,魔都一枚小开发,喜欢撸猫撸狗打电玩,练习时长两年半,擅长各种 Bug 制作技巧与 Debug 手艺。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
分布式流处理需求日益增加,包括支付交易、社交网络、物联网(IOT)、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决,下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。 分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算,但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图(DAG)。 DAG是任务链的图形化表示,我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图,数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG,但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D
Spring Cloud Data Flow 是一个开源的数据处理管道平台,它提供了一组标准化的组件和工具,可以用于构建、部署和监控复杂的数据处理管道。
它扮演的是集群管理者的角色,负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息,并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
TFMA 是一个用于评估 TensorFlow 模型的库,它可以让用户使用 Trainer 里定义的指标以分布式方式评估大量数据的模型。这些指标也可以在不同的数据片里计算,其结果可以在 Jupyter Notebooks 里可视化。
推测执行 (speculative execution) 是当今主流处理器(包括 AMD、ARM 和 Intel)中广泛采用的一项优化技术。其基本思路是利用处理器的空闲时间提前执行一些将来 “可能用得上,但也可能被放弃” 的计算(包括分支预测、预读内存和文件数据),从而极大提升系统的整体运行速度。然而我们发现这项优化技术可能存在漏洞,进而威胁用户数据安全。本文将为大家介绍事件脉络,并阐述我们至今为保护大家的数据安全所做的努力和成果。 背景 去年,我们的 Project Zero 团队发现了由 “推测执行”
去年9月份,谷歌为Hadoop和Spark推出了Cloud Dataproc服务的beta版本,如今半年过去了,Cloud Dataproc服务已完成测试,现在可以被广泛使用。 谷歌在旧金山的一次活
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中,我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中,我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点,看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中,我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中,我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点,看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
关键字:(任务调度、批处理、Spring cloud dataflow、上交所技术)
ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。
流处理作为一个一直很活跃的研究领域已有 20 多年的历史,但由于学术界和全球众多开源社区最近共同且成功的努力,它当前正处于黄金时期。本文的内容包含三个方面。首先,我们将回顾和指出过去的一些值得关注的但却很大程度上被忽略了的研究发现。其次,我们试图去着重强调一下早期(00-10)和现代(11-18)流系统之间的差异,以及这些系统多年来的发展历程。最重要的是,我们希望将数据库社区的注意力转向到最新的趋势:流系统不再仅用于处理经典的流处理工作负载,即窗口聚合和联接。取而代之的是,现代流处理系统正越来越多地用于以可伸缩的方式部署通用事件驱动的应用程序,从而挑战了现有流处理系统的设计决策,体系结构和预期用途。
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
本文讲述了我在苹果的macOS系统内核中发现的几个堆栈和缓冲区溢出漏洞,苹果官方将这几个漏洞归类为内核中的远程代码执行漏洞,因此这些漏洞的威胁级别非常高。攻击者可以通过这些漏洞远程入侵Mac,也可以在通过物理的方式访问计算机时,仅需要以访客身份登录(无需密码),就可以通过这些漏洞从而获取权限并控制计算机。
给定一个abdcdd字符串和一个abd字符串,在abdcdd字符串中找出abd字符串出现的第一个位置(从0开始),如果不存在,则返回-1.
编者:本文作者为携程大数据平台负责人张翼。张翼浙江大学硕士毕业,2015年初加入携程,主导了携程实时数据计算平台的建设,以及携程大数据平台整合和平台技术的演进。进入互联网行业近10年,从事大数据平台和架构的工作超过6年。 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的,目前有一些什么新的尝试,未来的方向是怎么样的,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做数据平台 首先先介绍一下背景,为什么我们要做这个数据平台?其实了解携程的
最近的项目中需要做一个定时任务,该项目是一个分布式多节点调度任务,所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行,应该使用其中一个节点做定时任务,目前寻找的方案为ElasticJob,这个篇章简单介绍一下
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
下面给出一个示例,演示如何使用命名空间来实现多租户部署和管理。本示例使用 Spring Cloud Kubernetes 平台来管理命名空间。
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