我已经写了一篇介绍性的博客文章，介绍如何使用Apache Flink 进行批处理，我建议您先阅读它。 如果您已经知道如何在Apache Flink中使用批处理，那么流处理对您来说没有太多惊喜。...当处理进程在运行时，即使有新的数据到达我们也不会处理它。 不过，在流处理方面有所不同。我们在生成数据时会读取数据，而我们需要处理的数据流可能是无限的。采用这种方法，我们几乎可以实时处理传入数据。...全局窗口：在这种情况下，Flink将所有元素放到一个窗口中。这仅在我们定义一个窗口何时完成的自定义触发器时是有用的。...但使用多个独立的流时Flink可以进行并行工作。 非键控流：在这种情况下，流中的所有元素将被一起处理，我们的用户自定义函数将访问流中所有元素。...但这种方法不利于推广，因为非键控流不可并行化。为了高效地使用Flink集群的资源，我们需要通过用户名键入我们的流，这将创建多个逻辑流，每个用户一个。
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。...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。 一个应用可能从流式源消费实时数据如消息队列或分布式日志，例如Apache Kafka或Kinesis。...实时流处理 对于大多数流式应用而言，使用处理实时数据的相同代码重新处理历史数据并生成确定的，一致的结果是非常有价值的 同样关键的是注意时间触发的顺序，而不是事件被处理的顺序，以及能够推断一组事件何时完成...这意味着一个事件如何被处理取决于在此之前的事件所积累的影响。状态可能被用于一些简单的事情，例如计算每分钟显示在面板上的事件，或者用于一些复杂的事情，例如用于欺诈检测模型计算特征。...Flink应用程序在分布式集群上并行运行。给定运算符的各种并行实例将在单独的线程中独立执行，并且通常将在不同的机器上运行。 有状态运算符的并行实例集实际上是分片键值存储。
来源：Global Video Tech Meetup: Denver 主讲人：Douglas Bay 内容整理：付一兵 本文讨论了视频工作流中的并行协调机制，即如何利用并行作业来确保我们需要运行的转码...目录 并行工作流 例子：如何在并行工作流中执行转码 并行平台 总结 并行工作流 一些可以利用并行服务的平台可能是转码、点播打包、即时打包、或者只是普通的视频，就像我们的视频管道中注入的普通元数据一样。...下图是视频并行的一般工作流， 有一个服务器有 api，这个服务器很可能会调用另一个引擎，引擎要做的是根据 api 来决定哪个客户端要运行哪个作业。...例子：如何在并行工作流中执行转码 在这个例子中我们有一个客户端，客户端会调用服务器上的 api，编码 h265QT 到 h264TS，服务器上的服务或应用会创建执行该工作的命令，在这个例子中我们使用简单的...在这一点上我们可以通过相同的工作流运行运行一个打包工作或者几个视频块转码工作。
Node.js，一个在开发者中口碑相传的JavaScript运行环境，以其单线程事件循环而著称。但你知道吗？在这个简单的架构之下，隐藏着强大的功能等待被发掘。...工作线程：多个大厨的厨房 想象一下，如果你的厨房里只有一个大厨，所有的菜都需要他一个人来准备，这无疑会非常低效。...动手试试吧，让你的Node.js应用飞速运行！ 2、集群模块：多核心系统下的性能利器 在Node.js的世界里，我们已经知道了工作线程的强大，它让我们能够在同一个进程中并行处理多个任务。...但是，如果你想在多核心系统中进一步提升性能，那就不能错过另一个功能强大的模块——集群（Cluster）。 集群的概念：多个独立的厨房 假设你不仅有一个厨房和多个大厨，而且每个大厨还有自己的独立厨房。...增强容错能力：如果一个工作进程崩溃，其他工作进程仍能保持应用运行，确保可靠性和正常运行时间。
当客户端、master 和 worker 都在单个机器上单个进程的上下文之中运行时（如果机器安装了多个 GPU 卡，则可能使用多个设备），将使用本地实现。...3.4 多设备执行 一旦一个系统有多个设备，就有两个主要的复杂问题：如何决定将每个节点的计算放在哪个设备上，如何管理这些放置（Placement ）所带来的跨设备数据通信。本小节讨论这两个问题。...，该张量包含存储在该组文件中的数据的一个或多个样本。...TensorFlow 的基本数据流图模型可以以多种方式用于机器学习应用。我们关心的一个领域是如何加速计算密集型神经网络模型在大型数据集上的训练。...在一个单一的步骤中，在所有设备上的计算可能无法在任何时候完全利用全部设备的并行性，而流水线并行允许 "填补间隙"，这可以充分利用空闲的设备资源。
Observables 除了提供 Promise 中的特性还提供更多特性： 随着时间的推移，它可以有多个值：如果我们保持对时事通讯的订阅处于打开状态，我们将获得下一个生成值。...它可以有多个管道 它支持聚合操作，如map、filter、forEach、reduce 等等 我们可以做一些强大的功能，比如zip、merge或者concat讲不同的 Observable 组合成一个新的...……除了它们随着时间的推移异步到达 Stream 只能使用一次，而 Observable 可以被订阅多次 Stream 是基于pull的：数据消费者决定何时从数据生产者那里获得数据；生产者不知道何时将数据传递给消费者...如果我们将同步视为“拉”…，那么我们可以将异步视为“推”… Observable 是基于push的：数据生产者（消息通讯的创建者）决定消费者（消息通讯的订阅者）何时获取数据。...我们订阅了一个 Observable，当下一个项目到达 onNext，或者当流完成 onCompleted，或者发生错误 onError 时，我们会收到通知。
例如，即使数据本身无法访问，用户仍然能够看到数据的唯一标识符、文件名（如果适用）、何时接收、从何处接收、如何操作、发送到何处等等。...这样做是因为，如果还发送了属性本身，那么准确地知道发送了什么信息就很重要。 在运行NiFi时，会有16个Provenance日志文件的滚动组。...其次，如果我们知道每个分片的时间范围，则可以轻松地使用多个线程进行搜索。而且，这种分片还允许更有效的删除。NiFi会等到计划删除某个分片中的所有事件，然后再从磁盘删除整个分片。...这使我们能够准确知道何时需要搜索哪些索引在某些指定的时间范围内查询数据。 Recovering After Restart 我们寻找任何journal文件。...如果存在匹配的Provenance Event Log File（相关性基于文件名），那么我们知道重新启动时我们正在对索引文件进行索引和合并，因此我们需要完成该工作。
当你声明了一个Bolt的输入流，也就订阅了另外一个组件的某个特定的输出流。如果希望订阅另一个组件的所有流，需要单独挨个订阅。InputDeclarer有语法糖来订阅ID为默认值的流。...6) Task 每个Spout和Bolt会以多个任务（Task）的形式在集群上运行。每个任务对应一个执行线程，流分组定义了如何从一组任务（同一个Bolt）发送元组到另外一组任务（另外一个Bolt）上。...流分组定义了一个流在一个消费它的Bolt内的多个任务（task）之间如何分组。流分组跟计算机网络中的路由功能是类似的，决定了每个元组在拓扑中的处理路线。...标记是在emit函数里完成，完成一个元组后需要使用Ack函数来告诉Storm。 10) Workers 拓扑以一个或多个Worker进程的方式运行。...例如：对于并行度是300的topology来说，如果我们使用50个工作进程来执行，那么每个工作进程会处理其中的6个tasks，Storm会尽量均匀的工作分配给所有的worker。
无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。...JobManagerJobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint...Flink 集群中可以同时运行多个作业，每个作业都有自己的 JobMaster。始终至少有一个 JobManager。...下图中样例数据流用5个subtask智行，因此有5个并行线程图片Task Slots与资源每个 worker（TaskManager）都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个或多个 subtask...每个 TaskManager 有一个 slot，这意味着每个 task 组都在单独的 JVM 中运行（例如，可以在单独的容器中启动）。具有多个 slot 意味着更多 subtask 共享同一 JVM。
无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。...JobManager # JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调...Flink 集群中可以同时运行多个作业，每个作业都有自己的 JobMaster。 始终至少有一个 JobManager。...下图中样例数据流用5个subtask智行，因此有5个并行线程 Task Slots与资源 每个 worker（TaskManager）都是一个 JVM 进程，可以在单独的线程中执行一个或多个 subtask...每个 TaskManager 有一个 slot，这意味着每个 task 组都在单独的 JVM 中运行（例如，可以在单独的容器中启动）。具有多个 slot 意味着更多 subtask 共享同一 JVM。
欢迎您关注《大数据成神之路》 Apache Kafka® 是 一个分布式流处理平台. 这到底意味着什么呢? 我们知道流处理平台有以下三种特性: 可以让你发布和订阅流式的记录。...(就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部进行变化) 为了理解Kafka是如何做到以上所说的功能，从下面开始，我们将深入探索Kafka的特性。...首先是一些概念: Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上. Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。...第一，当日志大小超过了单台服务器的限制，允许日志进行扩展。每个单独的分区都必须受限于主机的文件限制，不过一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。...批处理 将消息、存储和流处理结合起来，使得Kafka看上去不一般，但这是它作为流平台所备的。 像HDFS这样的分布式文件系统可以存储用于批处理的静态文件。
负载均衡和可扩展性如何？可以依靠“外部”消息传递系统来管理同一计算单元的多个实例吗？答案是肯定的！ 如果在订单验证过程中遇到瓶颈，是否可以实例化一个额外的验证计算单元并让它处理一些工作呢？可以的。...一个螺栓可以修改一个元组或者创建一个新的元组。它也可以按原样传递传入的元组，或者根本不传递任何东西。 元组通过喷嘴的元组流向被称为流。多个流可以共存于一个拓扑中。每个数据流都与其它数据流并行处理。...一般来说，需要将拓扑连同所有相关的依赖项打包到jar文件中，并将其传递给Storm集群。通过使用命令行来完成更简单。 如果想看到一个“真实的”的demo，请查看这里。 如何进行分布式计算？ 太神奇了！...流是 Storm中的一种并行的程度。所有的流元组都将流经相关的螺栓（如拓扑所描述的那样），而不知道拓扑中的其它流。 螺栓（bolt）的实例 这是一个好的开始，是不是？不同的流可以分别单独处理。...分组与之前建立的图形拓扑有什么关系？难道不是所有的流元组都只是从一个螺栓流到另一个螺栓吗？ 那么请记住，喷嘴和螺栓可以有多个实例，以便进行分布式并行计算。
负载均衡和可扩展性如何？可以依靠“外部”消息传递系统来管理同一计算单元的多个实例吗？答案是肯定的！ 如果在订单验证过程中遇到瓶颈，是否可以实例化一个额外的验证计算单元并让它处理一些工作呢？可以的。...一个螺栓可以修改一个元组或者创建一个新的元组。它也可以按原样传递传入的元组，或者根本不传递任何东西。 ? 元组通过喷嘴的元组流向被称为流。多个流可以共存于一个拓扑中。每个数据流都与其它数据流并行处理。...一般来说，需要将拓扑连同所有相关的依赖项打包到jar文件中，并将其传递给Storm集群。通过使用命令行来完成更简单。 如果想看到一个“真实的”的demo，请查看这里。 如何进行分布式计算？ 太神奇了！...流是 Storm中的一种并行的程度。所有的流元组都将流经相关的螺栓（如拓扑所描述的那样），而不知道拓扑中的其它流。 螺栓（bolt）的实例 这是一个好的开始，是不是？不同的流可以分别单独处理。...分组与之前建立的图形拓扑有什么关系？难道不是所有的流元组都只是从一个螺栓流到另一个螺栓吗？ 那么请记住，喷嘴和螺栓可以有多个实例，以便进行分布式并行计算。
（1）Topologies 拓扑 解释： 拓扑类似一个集装箱，所有的货物都会存储在集装箱里面最后被托运走，storm里面所有的代码和文件最终会被打包在一个拓扑中，然后提交在storm集群中运行，类似于...Stream是Storm里面的核心抽象模型，在分布式环境下一个数据流是由无限的tuple序列组成，这些通过数据源并行的源源不断的被创建出来，Stream的schema是由一个字段名标识，值类型可以是integer...，如果是复杂的流转化，往往需要多个bolt参与，这就是流计算，每个bolt都进行一个业务逻辑处理，bolt也可以emit多个流到下游，通过declareStream方法声明输出的schema。...storm知道某个tuple何时处理完成。...如果目标bolt有一个或多个task，在一个worker工作进程中，tuple仅仅会分发 到在同一个进程的task中，分发方式类似shuffle grouping 扩展： TopologyBuilder
如果你想了解更多这方面的信息，请查看我们的文章 Node.js 架构以及何时在项目中使用。 3. EventEmitter 做了什么？...有四种类型： 可读 可写的 可读写 先写入，再读出来 每个流也是一个 EventEmitter。这意味着流对象可以在流上没有数据、流上有可用数据或流中的数据在程序刷新时发出事件。...如何处理 Node.js 中未捕获的异常？ 我们可以在进程级别捕获应用程序中未捕获的异常。...但是 Node.js 的核心模块之一 Cluster 支持 Node.js 应用程序开启多核，允许我们创建多个工作进程，这些进程可以在多个内核上并行运行，并共享一个端口来侦听事件。...例如，如果正在测试的组件在预期测试的部分之前有一个文件读取操作，则可以使用 stub 来模拟该行为并返回模拟内容，而不用实际读取文件。
的设计和运行原理有一个全面的认识。...试想，如果我们不使用大数据引擎提供的算子，而是自己实现一套上述的计算逻辑，尽管我们可以快速完成当前的词频统计的任务，但是当面临一个新计算任务时，我们需要再次重新编写程序，完成一整套计算任务。...比如，有时候我们需要将一个非常长的算子链拆开，这样我们就可以将原来集中在一个线程中的计算拆分到多个线程中来并行计算。Flink手动配置是否对某些算子启用算子链。...线程是进程的一个子集，一个线程一般专注于处理一些特定任务，不独立拥有系统资源，只拥有一些运行中必要的资源，如程序计数器。一个进程至少有一个线程，也可以有多个线程。...整个作业将被切分为多个实例，每个实例处理整个作业输入数据的一部分。如果输入数据过大，增大并行度可以增加更多的实例，加快数据处理速度。可见，并行度是Flink对任务并行切分的一种描述。
无界流的数据必须持续处理，即数据被摄取后需要立刻处理。 我们不能等到所有数据都到达再处理，因为输入是无限的，在任何时候输入都不会完成。...如果你已经有了一个运行Hadoop/YARN的大数据平台，选择这个模式可以方便地利用已有的资源，这是企业中用的比较多的方式。...整个流处理程序的并行度，理论上是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的 slot 数量 如果我们将上面WordCount程序的并行度设置为3 env.setParallelism(3);...例如，如果 Task Manager 有2个 slot，那么它将为每个 slot 分配 50％ 的内存。 可以在一个 slot 中运行一个或多个线程。 同一 slot 中的线程共享相同的 JVM。...例如，如果我们考虑到输出可能是写入文件，那会希望不要并行写入多个文件，就需要设置 sink 算子的并行度为 1。这时其他的算子并行度依然为 9，所以总共会有 19 个子任务。
世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上 1.事件驱动型应用 （1）简介 a.事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作...Savepoint 是一个一致性的状态映像，它可以用来初始化任意状态兼容的应用。在完成一次 savepoint 后，即可放心对应用升级或扩容，还可以启动多个版本的应用来完成 A/B 测试。...例如：数据管道可以用来监控文件系统目录中的新文件，并将其数据写入事件日志；另一个应用可能会将事件流物化到数据库或增量构建和优化查询索引 c....如果数据管道有更高级的需求，可以选择更通用的 DataStream API 来实现。...然而升级一个有状态的流应用并不是简单的事情，因为在我们为了升级一个改进后版本而简单停止当前流应用并重启时，我们还不能丢失掉当前流应用的所处于的状态信息。
如何保障状态高可用，我们只需要知道，我们能从状态后端拿到offset信息和pv信息即可。...在一个数据流中，可能会存在多个隶属于不同快照的 Barrier ，并发异步地执行分布式快照，如下图所示： Barrier 会在数据流源头被注入并行数据流中。...那我们自然就会想到可以将这个Slot给并行的其他Job，slot可以共享其他job，但是同时只能运行一个task，所以Flink中的Slot和Spark中的Core还是有很大区别的。...，并且在RDD的算子中也可以动态改变并行度，我们应该知道Spark中的并行度最终体现为分区，而分区又意味着Task。...，task之间如何将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这些还是不能直观的展示给我们，所以为了直观地观察一个流处理程序的执行，Flink还需要将逻辑流图转换为作业图 JobGraph，提交给
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