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股票实时计算

bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化

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什么是实时流式计算

实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢? 而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。 由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网 ,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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    什么是实时流式计算

    实时流式计算,也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢? 而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。 由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网 ,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。

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    FlinkSQL实时计算Demo

    Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL:5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11

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    实时计算框架——Storm

    storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的

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    Strom-实时计算框架

    所谓实时计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理。 这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测,等等。 但是,这些数据以大量、快速、时变(可能是不可预知)的数据流持续到达,由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算实时计算的一个重要方向就是实时计算。 Spark Streaming构建在Spark上,一方面是因为Spark的低延迟执行引擎(100ms+),虽然比不上专门的流式数据处理软件,也可以用于实时计算,另一方面相比基于Record的其它处理框架 实时计算处理流程 互联网上海量数据(一般为日志流)的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?

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    Spark实时计算Java案例

    并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是,不是通过socketTextStream套接字,而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream

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    用Spark进行实时计算

    项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。 Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架(2.0和2.1是实验版本,从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后,Spark Streaming Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点,简单的说,就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。 基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎,使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式(DataFrame&SQL)。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。 Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?

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    spark实时计算性能优化

    1、  计算提供两种模式,一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、  第一步是引入spark,因与netty、JDQ均有冲突,解决netty冲突后,隔离计算为单独服务。 3、  第二步是召回集扩量,发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms,利用多线程多核计算,性能到6ms。 已在预发 5、  第四步召回集在扩量,如性能瓶颈是io,则使用jar包本地计算,但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务,服务已有待联调上线。 需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务,通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡,需排期配合。     第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似,后续会持续调研新的优化方式,并引入到线上。

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    附代码|Flink实时计算TopN

    在上一章代码中使用了timeWindow,使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据,这就引出了Flink中的"窗口"概念:在大多数场景下,数据流都是"无限的",因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算 窗口操作 根据需求,我们要计算过去60秒内的交易额,所以很容易想到:将时间窗口的时长设置为60秒,然后计算这段时间内每个品类的交易额的和,最后计算Top3就可以了。 假设使用上一章的方法timeWindow(Time.seconds(60)),计算的结果是没有问题的,但是你会发现它是每60秒计算一次,无法满足需求每10秒更新一次榜单。 我们不能忘记一件事:Flink是分布式处理引擎,所以计算是同时发生在各个节点的,当使用windowAll时,数据会汇集一个节点去执行我们指定的计算。 思考 计算TopN时我们用到了WindowAll,实际上它就是全局并发为1的操作,那么它的计算受单台机器的限制,且在实际的业务中业务的复杂和量级都可能会出现数据热点,这时要怎么解决呢?

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    实时可靠的开源分布式实时计算系统——Storm

    在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。 Storm是一个开源分布式实时计算系统,它可以实时可靠地处理流数据。 它是为分布式场景而生的,抽象了消息传递,会自动地在集群机器上并发地处理流式计算,让你专注于实时处理的业务逻辑。 Storm是Apache基金会的孵化项目,是应用于流式数据实时处理领域的分布式计算系统。 ? 应用方面 Hadoop是分布式批处理计算,强调批处理,常用于数据挖掘和分析。 Storm是分布式实时计算,强调实时性,常用于实时性要求较高的地方。

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    Flink实时计算指标对数方案

    这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。 二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示 但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。 比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么大的误差,到底是实时计算出问题了,还是离线出问题了呢? 四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据,但是数据的准确性确实一个很大的问题,如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的,就需要和其他的数据提供方进行比对了。

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    Dlink 实时计算平台——部署篇

    表单提交时可能需要较长时间的等待,因为那时 dlink 正在努力的计算当前活跃的 JobManager 地址。 后续将带来《Dlink 实时计算平台——功能篇》、《Dlink 实时计算平台——技巧篇》、《Dlink 实时计算平台——原理篇》,敬请期待。

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    实时数据计算框架演进介绍

    后来随着业务实时性要求的不断提高,人们开始在离线大数据架构基础上加了一个加速层,使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构。 image.png 4.2 Lambda 架构 随着大数据应用的发展,人们逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算一些实时指标,就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路,并对数据源做流式改造(即把数据发送到消息队列 ),实时计算去订阅消息队列,直接完成指标增量的计算,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。 注:流处理计算的指标批处理依然计算,最终以批处理为准,即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。 5.1 整体设计 整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用中间层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选择更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,选择天工数据服务中间件,避免直连数据库

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    Flink实时计算指标对数方案

    这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。 但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。 比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么大的误差,到底是实时计算出问题了,还是离线出问题了呢? 四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据,但是数据的准确性确实一个很大的问题,如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的,就需要和其他的数据提供方进行比对了。

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    Flink实时计算指标对数方案

    这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。 但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。 比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么大的误差,到底是实时计算出问题了,还是离线出问题了呢? 四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据,但是数据的准确性确实一个很大的问题,如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的,就需要和其他的数据提供方进行比对了。

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    快速认识实时计算系统 Storm

    Storm是什么 Storm 是一个分布式数据流处理系统,用于大规模数据的实时处理。 例如用户在购物网站中会产生很多行为记录,如浏览、搜索感兴趣的商品,就可以使用Storm对这些行为记录进行实时分析处理,快速反馈给相关系统,如推荐系统。 Storm 还有一个显著特点,就是 编程简单,提供了简单的 Spout+Bolt 的编程模型,可以快速写出大规模数据的实时处理任务,而且有本地模式,开发人员可以方便的在本机运行调试,并支持多语言编程,如

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    Flink SQL 实时计算UV指标

    用一个接地气的案例来介绍如何实时计算 UV 数据。 大家都知道,在 ToC 的互联网公司,UV 是一个很重要的指标,对于老板、商务、运营的及时决策会产生很大的影响,笔者在电商公司,目前主要的工作就是计算 UV、销售等各类实时数据,体验就特别深刻, 因此就用一个简单 demo 演示如何用 Flink SQL 消费 Kafka 中的 PV 数据,实时计算出 UV 指标后写入 Hbase。 格式写入下游 Kafka,消费时第一步要先反序列化 PB 格式的数据为 Flink 能识别的 Row 类型,因此也就需要自定义实现 DeserializationSchema 接口,具体如下代码, 这里只抽取计算用到的 hBaseOptions, hBaseWriteOptions); tEnv.registerTableSink("uv_index", hBaseSink); //step6 实时计算当天

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    京东实时计算架构演进之路

    而对于实时的数据需求也是层出不穷,实时计算架构随着数据量的增长,不断进行革新。 在实时架构设计上就需要尽量用更少的成本来解决这种问题。基于mysql的实时数据统计方案就比较适合了。 基于此产生了一套新的技术方案:flink接kafka消息数据,直接进行指标计算,写入到redis里面,最后提供最外提供服务。详细步骤见下图。 架构优缺点: (1)能够支撑亿级数据量的统计需求,对于大数据量友好 (2)时效性高,计算延迟较低 (3)技术方案相对复杂,新增指标需要重新开发,上线任务。 ? (3)订单量亿级(以京东主站为例) 上述基于flink 直接指标计算的方案,优点非常明显,缺点也非常明显,如果新增指标,需要重新开发上线,对于频繁的业务需求变更,已经很难满足了,因此产生了基于OLAP

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