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Apache Beam 初探

Apache Beam是Apache软件基金会越来越多的数据流项目中最新增添的成员。这个项目的名称表明了设计：结合了批处理（Batch）模式和数据流（Stream）处理模式。...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。...如Apache Beam项目的主要推动者Tyler Akidau所说： “为了让Apache Beam能成功地完成移植，我们需要至少有一个在部署自建云或非谷歌云时，可以与谷歌Cloud Dataflow...对此，Data Artisan的Kostas Tzoumas在他的博客中说： “在谷歌将他们的Dataflow SDK和Runner捐献给Apache孵化器成为Apache Beam项目时，谷歌希望我们能帮忙完成...我们鼓励用户们在实现新程序时采用这个模型，用Beam API或者Flink DataStream API都行。”

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锅总详解开源组织之ASF

通过其强大的社区支持和多样的项目管理，ASF在全球开源生态系统中扮演了重要角色，推动了技术创新和发展。...三、ASF顶级项目商用化 许多主流云厂商在其商用产品中使用了Apache Software Foundation（ASF）孵化的项目。以下是一些主要云厂商及其使用的ASF项目： 1....这些云厂商通过集成和托管ASF项目，为客户提供了强大、可扩展的解决方案。这些服务使得用户可以在云平台上轻松使用这些开源技术，省去了自己管理和维护基础设施的麻烦。...四、是否涉及版权 在使用Apache Software Foundation（ASF）孵化的开源项目时，云厂商通常不需要直接向ASF支付费用，因为ASF的项目大多遵循Apache许可证（Apache...Cloudera利用NiFi简化数据流的设计和管理，支持大数据平台的数据处理。 Hortonworks 场景：用于数据流管理和集成，帮助客户在大数据环境中处理和移动数据。 8.

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    Yelp 使用 Apache Beam 和 Apache Flink 彻底改造其流式架构

    译者 | 王强 策划 | 丁晓昀 Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。...该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案，取代了将交易数据流式传输到其分析系统（如 Amazon Redshift 和内部数据湖）的一组分散的数据管道。...Yelp 在两套不同的在线系统中管理业务实体（其平台中的主要数据实体之一）的属性。...Apache Beam 转换作业从旧版 MySQL 和较新的 Cassandra 表中获取数据，将数据转换为一致的格式并将其发布到单个统一的流中。...另一项作业用于解决数据不一致的问题，最后在 Redshift Connector 和 Data Lake Connector 的帮助下，业务属性数据进入两个主要的离线数据存储中。

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    大数据凉了？No，流式计算浪潮才刚刚开始！

    我们可以看到，整体上 Map 和 Reduce 阶段之间差异其实也不大 ; 更高层次来看，他们都做了以下事情： 从表中读取数据，并转换为数据流 (译者注: 即 MapRead、ReduceRead) 针对上述数据流...图 10-10 从逻辑管道到物理执行计划的优化 也许 Flume 在自动优化方面最重要的案例就是是合并（Reuven 在第 5 章中讨论了这个主题），其中两个逻辑上独立的阶段可以在同一个作业中顺序地（...灵活的触发和统计模式，能够满足正确性，延迟，成本的各项业务需求。 使用 Watermark 来推断输入数据的完整性，这对于异常检测等用例至关重要，其中异常检测逻辑会根据是否缺少数据做出异常判断。...Beam 我们今天谈到的最后一个系统是 Apache Beam（图 10-33）。...图 10-33 Apache Beam 的时间轴 具体而言，Beam 由许多组件组成： 一个统一的批量加流式编程模型，继承自 Google DataFlow 产品设计，以及我们在本书的大部分内容中讨论的细节

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    大数据平台建设

    * 预先配置好关键的运维指标（metrics），可以直接查看Hadoop Core（HDFS和MapReduce）及相关项目（如HBase、Hive和HCatalog）是否健康。...尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoo 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。...开源计算框架Apache Tez Apache Tez详细介绍 Tez 是 Apache 最新的支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能...只需要 HDFS 大数据批处理和流处理标准Apache Beam Apache Beam详细介绍 Apache Beam 是 Apache 软件基金会越来越多的数据流项目中最新增添的成员，是 Google...Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现，Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。

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    Apache Beam：下一代的数据处理标准

    Apache Beam（原名Google DataFlow）是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的孵化项目，被认为是继MapReduce、GFS和BigQuery等之后，Google...Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。...在Beam SDK中由Pipeline中的Watermark和触发器指定。 How。迟到数据如何处理？例如，将迟到数据计算增量结果输出，或是将迟到数据计算结果和窗口内数据计算结果合并成全量结果输出。...总结 Apache Beam的Beam Model对无限乱序数据流的数据处理进行了非常优雅的抽象，“WWWH”四个维度对数据处理的描述，十分清晰与合理，Beam Model在统一了对无限数据流和有限数据集的处理模式的同时...美国时间1月10日，Apache软件基金会对外宣布，万众期待的 Apache Beam 在经历了近一年的孵化之后终于毕业。这一顶级 Apache开源项目终于成熟。

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    Flink 介绍

    Apache Flink是一个分布式处理引擎，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。...Flink 中的状态可以在转换（Transformation）操作中使用，用于跟踪和更新数据流的状态信息。...注意：Per-Job 模式只被YARN支持，在Flink 1.15中已被弃用。...以下是一些与 Flink 相关的其他项目和工具：Apache Beam：Apache Beam 是一个用于编写、管理和执行大规模数据处理流水线的统一编程模型。...Apache Spark：Apache Spark 是一个通用的大数据处理框架，支持批处理和流处理。Flink 与 Spark 集成，可以在同一个应用中使用两者的特性，实现更丰富的数据处理和分析功能。

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    大数据开源框架技术汇总

    Zabbix通过C/S模式采集数据，通过B/S模式在web端展示和配置。它能够实时监控从成千上万台服务器、虚拟机和网络设备中收集到的数以百万计的指标。...在Kudu出现之前，Hadoop生态环境中的储存主要依赖HDFS和HBase，追求高吞吐批处理的用例中使用HDFS，追求低延时随机读取用例下用HBase，而Kudu正好能兼顾这两者。...相关网站：Apache Storm、Apache Storm教程 Tez：Apache Tez是一个开源的支持DAG作业的计算引擎，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。...它是一款历史悠久的开源项目，2007年成为Apache顶级项目。已经在很多产品中得到应用，实现了JMS1.1规范，可以和Spring-JMS轻松融合，实现了多种协议。有多重语言的成熟的客户端。...它关注灵活性和创建复杂的工作流程，允许由时间，事件或数据可用性触发作业，可以通过命令行、Java API、Web浏览器，以及GUI操作。

    2.1K21

    【云+社区年度征文】在Kubernetes环境中采用Spinnaker的意义

    您将了解： Spinnaker在Kubernetes环境中的作用 在Kubernetes环境中使用Spinnaker 了解Spinnaker的架构 使用Spinnaker设计持续交付管道 解释Spinnaker...在Docker Hub注册表中获取到最新的Docker镜像后，您可以执行Spinnaker管道触发器并将相应的应用程序代码（Docker镜像）部署在Kubernetes集群的DEV/UAT名称空间上。...Jenkins阶段向Jenkins作业发送触发器，该作业在现有的Kubernetes集群上执行一组Linux命令（构建镜像指令），以检测最近部署的Docker镜像标签。...spinnaker用build_uat_yml.properties/ build_dev_yml.properties文件中存在的键值替换此变量值。...使用Docker镜像推送而不是GitHub推送触发器或Jenkins作业触发器配置Spinnaker管道触发器。这种做法避免了构建和验证系统的重组。 不要在Docker镜像中烘焙Secrets。

    2.5K00

    在Kubernetes环境中采用Spinnaker的意义

    您将了解： Spinnaker在Kubernetes环境中的作用 在Kubernetes环境中使用Spinnaker 了解Spinnaker的架构 使用Spinnaker设计持续交付管道 解释Spinnaker...在Docker Hub注册表中获取到最新的Docker镜像后，您可以执行Spinnaker管道触发器并将相应的应用程序代码（Docker镜像）部署在Kubernetes集群的DEV/UAT名称空间上。...Jenkins阶段向Jenkins作业发送触发器，该作业在现有的Kubernetes集群上执行一组Linux命令（构建镜像指令），以检测最近部署的Docker镜像标签。...spinnaker用build_uat_yml.properties/ build_dev_yml.properties文件中存在的键值替换此变量值。...使用Docker镜像推送而不是GitHub推送触发器或Jenkins作业触发器配置Spinnaker管道触发器。这种做法避免了构建和验证系统的重组。 不要在Docker镜像中烘焙Secrets。

    2.6K20

    用Python进行实时计算——PyFlink快速入门

    首先，两者的结合意味着您可以在Python中使用Flink的所有功能。...前者是一个著名的项目，具有多语言和多引擎支持，而后者是用于PyVM和JVM之间通信的专用解决方案。我们可以从几个不同的角度比较和对比Apache Beam和Py4J，以了解它们之间的区别。...作为支持多种引擎和多种语言的大熊，Apache Beam可以在解决这种情况方面做很多工作，所以让我们看看Apache Beam如何处理执行Python用户定义的函数。...在Java方面，JobMaster将作业分配给TaskManager，就像处理普通Java作业一样，并且TaskManager执行任务，这涉及到操作员在JVM和PyVM中的执行。...在Flink 1.10中，我们准备通过以下操作将Python函数集成到Flink：集成Apache Beam，设置Python用户定义的函数执行环境，管理Python对其他类库的依赖关系以及为用户定义用户定义的函数

    2.9K20

    如何构建产品化机器学习系统？

    典型的ML管道 数据接收和处理 对于大多数应用程序，数据可以分为三类: 存储在Amazon S3或谷歌云存储等系统中的非结构化数据。...ML管道中的第一步是从相关数据源获取正确的数据，然后为应用程序清理或修改数据。以下是一些用于摄取和操作数据的工具: DataflowRunner——谷歌云上的Apache Beam运行器。...Apache Beam可以用于批处理和流处理，因此同样的管道可以用于处理批处理数据(在培训期间)和预测期间的流数据。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。...TFX使用气流作为任务的有向非循环图(DAGs)来创建工作流。TFX使用Apache Beam运行批处理和流数据处理任务。 MLFlow可以在kubeflow的基础上解决博客开头列出的大部分问题。

    2.2K30

    Apache Beam实战指南 | 玩转KafkaIO与Flink

    Hadoop的MapReduce进行计算并输出，对于一些非计算机专业的统计人员，后期可以用Hive进行统计输出。...2.5 下一代大数据处理统一标准Apache Beam 图2-5      Apache Beam 流程图 BeamSDKs封装了很多的组件IO，也就是图左边这些重写的高级API，使不同的数据源的数据流向后面的计算平台...在Apache Beam中对Flink 的操作主要是 FlinkRunner.java，Apache Beam支持不同版本的flink 客户端。...实践步骤 1）新建一个Maven项目 2）在pom文件中添加jar引用 org.apache.beam Apache Beam 技术的统一模型和大数据计算平台特性优雅地解决了这一问题，相信在loT万亿市场中，Apache Beam将会发挥越来越重要的角色。

    3.7K20

    Flink 系列：Flink 入门不再难！3000字深入浅出 WordCount 实战及精解

    Flink 提供了强大的流处理能力，能够处理有界（批处理）和无界（流处理）的数据流。通过 Flink，开发者可以轻松实现复杂的数据处理和分析应用。...这个命令告诉 Maven 你想要生成一个新的项目，基于指定的架构模板。 -DarchetypeGroupId=org.apache.flink：这个参数指定了架构的 group ID。...对于 Apache Flink 的快速开始模板，其 group ID 是 org.apache.flink。Group ID 是 Maven 项目的一部分，用于唯一标识项目所属的组织或项目组。...在 Maven 中，group ID 用于唯一标识你的项目所属的组织或项目组。这里，它被设置为 org.myorg.quickstart。...execute 方法触发程序执行，"Socket Window WordCount" 是作业的名称。

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    Apache Beam 大数据处理一站式分析

    Apache 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数据处理的算法上，而不用再花时间去维护两种数据处理模式上的差异。...克雷普斯是几个著名开源项目（包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统）的作者之一，也是现在 Confluent 大数据公司的 CEO。...通过Apache Beam，最终我们可以用自己喜欢的编程语言，通过一套Beam Model统一的数据处理API，编写数据处理逻辑，放在不同的Runner上运行，可以实现到处运行。...Beam 数据流水线对于用户什么时候去调用 Read Transform 是没有限制的，我们可以在数据流水线的最开始调用它，当然也可以在经过了 N 个步骤的 Transforms 后再调用它来读取另外的输入数据集...在 Beam 数据流水线中，Write Transform 可以在任意的一个步骤上将结果数据集输出。所以，用户能够将多步骤的 Transforms 中产生的任何中间结果输出。

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    流式系统：第九章到第十章

    将连接窗口化为非全局窗口并使用水印触发器（即“等待直到我们看到流的有限时间段内的所有输入”触发器）确实是一种选择，但无论连接是否窗口化，都可以在每条记录上触发（即物化视图语义）或定期触发，而不考虑处理时间的推移...因为这样做可以使示例更容易理解，我们假设在以下所有非窗口连接示例中使用隐式默认的每条记录触发器来观察连接结果作为流。 现在，让我们来看看连接本身。...灵活的触发和累积模式，提供了塑造数据流通过管道的方式，以匹配给定用例的正确性、延迟和成本需求的能力。...再加上所有这些都是在开源中完成的，您就可以看到为什么 Flink 一直在整个行业中不断提高流处理的标准。 Beam 我们要讨论的最后一个系统是 Apache Beam（图 10-33）。...这里的一个例子是 Beam 的 SplittableDoFn API，用于编写可组合的可伸缩源（由 Eugene Kirpichov 在他的文章“在 Apache Beam 中使用 Splittable

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    流计算开发管理框架 StreamPark 成功进入 Apache 孵化器

    StreamPark 初衷是让流处理更简单，在实时处理领域 Apache Spark 和 Apache Flink 是一个伟大的进步,尤其是 Apache Flink 被普遍认为是下一代大数据流计算引擎..., 我们在使用 Flink & Spark 时发现从编程模型, 参数配置到运维管理都有很多可以抽象共用的地方, 我们将一些好的经验固化下来并结合业内的最佳实践, 通过不断努力终于诞生了今天的框架 — StreamPark...在成熟开源基金会的指导下, 让 StreamPark 开源项目协作和运营都更加规范。 建立更加繁荣和多样化的开发者社区, 我们希望可以吸引更多优秀的海内外开发者加入, 让开发者社区更加多样化。...特 别 感 谢 感谢项目的 Champion @tison, 在项目进入 ASF 孵化器的过程中给予了无私的帮助和指导, 主导了项目从 Proposal 起草阶段到讨论再到发起投票整个过程, 给了很多专业的建议和指导...感谢两位 Apache IPMC 导师 @吴晟 @柯振旭 和 Apache Doris Chair @陈明雨 在中间过程中也给到不少帮助和支持, 感谢 @王志鹏 @张迪 在此过程中给予的帮助和支持。

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