批流一体是什么意思
批流一体是一种云计算的概念，它是指将批处理（Batch Processing）和流处理（Stream Processing）两种数据处理方式结合在一起的技术。批处理是指对一批数据进行批量处理，而流处理是指对实时数据流进行处理。批流一体的目的是为了更好地处理实时数据流，并且能够更好地处理延迟和吞吐量等问题。
批流一体的优势在于能够更好地处理实时数据流，并且能够更好地处理延迟和吞吐量等问题。它可以帮助企业更好地处理大量的数据，并且能够更好地应对数据的变化和变化。批流一体的应用场景包括实时数据分析、大数据处理、物联网、金融、医疗等领域。
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在Apache和Apache中，“流”是什么意思？
apache-spark、spark-streaming、apache-flink
当我访问网站时，我看到了一个句子：
火花流使得构建可伸缩的容错流应用程序变得非常容易。
在网站上，有一句话：
Apache是一个可伸缩的批处理和流数据处理的开源平台。
streaming application和batch data processing，stream data processing是什么意思？你能给出一些具体的例子吗？它们是为传感器数据设计的吗？
浏览 4提问于2015-06-30得票数 10
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GroupIntoBatches不冲洗批次，在输出之前等待所有的处理
google-cloud-dataflow、apache-beam
我有一个从有限数据源读取的管道。经过一些处理转换后，我得到一个字符串的PCollection，我希望将这些字符串分组为100个元素，并将它们发送到API中。
根据它的文档GroupIntoBatches，：“元素被缓冲，直到有batchSize元素被缓冲，此时它们被输出到输出PCollection。”
我的输入集合非常大，但是在接收到每个输入元素之前，我的GroupIntoBatches不会输出任何内容：
在运行时，我可以看到GroupIntoBatches的GroupIntoBatches子任务没有输出任何内容，尽管它显然已经为一个键接收了100多个元素--只有3个键和100 k以上的元素。
浏览 15提问于2020-09-08得票数 1
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我们可以使用Hadoop MapReduce进行实时数据处理吗？
hadoop、hive、mapreduce、hdfs
Hadoop地图-减少和它的回声系统(如蜂巢..)我们通常用于批处理。但是我想知道是否有任何方法可以使用hadoop MapReduce作为实时数据处理的例子，比如实时结果，实时tweet。
如果不是，实时数据处理或分析的替代方案是什么？
浏览 0提问于2018-12-18得票数 2
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Lambda体系结构-为什么批处理层
hadoop、lambda、architecture、bigdata
我正在研究lambda体系结构，并了解如何使用它来构建容错大数据系统。
我想知道，当所有东西都可以在实时视图中存储并生成结果时，批处理层是如何有用的？是因为实时存储不能用来存储所有的数据，那么它就不会是实时的，因为检索数据所需的时间取决于存储数据所需的空间。
浏览 4提问于2015-12-19得票数 3
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Hadoop批处理分析和hadoop实时分析有什么区别？
hadoop、apache-spark
我想知道Hadoop批处理分析和Hadoop实时分析的区别。
例如，Hadoop real time analytics可以使用Apache Spark完成，而Hadoop batch analytics可以使用Map reduce编程。
另外，如果实时分析是更好的分析方法，那么批量分析需要什么？
谢谢
浏览 5提问于2016-02-11得票数 1
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在实践中，小批处理和实时流有什么区别(不是理论)？
apache-spark、batch-processing、apache-flink、data-processing、stream-processing
在实践中，小批处理和实时流有什么区别(不是理论)？理论上，我理解迷你批处理是在给定的时间范围内批处理的，而实时流更像是在数据到达时做一些事情，但我最大的问题是为什么不使用带有epsilon时间框架的小批处理(例如1毫秒)，或者我想了解为什么一个小批处理比其他的解决方案更有效？
我最近遇到了一个例子，其中迷你批处理(Apache )用于欺诈检测，实时流(Apache )用于预防欺诈。还有人评论说，迷你批处理并不是防止欺诈的有效解决方案(因为目标是防止事务发生)，现在我想知道为什么对于小型批处理(Spark)来说，这不会那么有效？，为什么运行1毫秒延迟的小批处理无效？批处理是一种到处使用的技术，包
浏览 8提问于2016-09-27得票数 24
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在星火中加入JavaPairRDD和JavaPairDStream
apache-spark、left-join、spark-streaming
我有JavaPairDStream>String，Long> stream和JavaPairRDD >String，Long> batch。现在我想加入这两个人。基本上，我想加入实时数据与批处理数据使用火花。但是直接使用JavaPairDStream内部参数进行连接是错误的。我要做什么改变才能加入这两个人。这也是正确的方式，或有另一种方法结合批处理视图和实时视图在火花。
例如：stream.leftOuterJoin(batch);，这会显示错误。我知道它们是两种不同的数据类型，但是由于JavaPairDStream是实时RDD的抽象，所以它应该可以工作。
任何关于我如
浏览 3提问于2015-08-18得票数 0
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logstash和spring云数据流，哪一种更适合数据预处理？
spring-boot、elasticsearch、elastic-stack、spring-cloud-dataflow
我正在使用spring boot和elasticsearch在我的网站上做一个搜索系统。 我有一些数据需要在弹性搜索中推送，这些数据(例如一个产品)必须在之前进行处理(传递给另一个过滤JSON的微服务，添加一些字段以获得更好的搜索结果，做一些计算，并返回我想要存储的对象)。可以使用log stash来实现吗，或者我需要使用Spring Cloud数据流吗？提前谢谢。 我想做的是： save a product ( product service )
log the saved product or stream it.
process it before storage ( another
浏览 8提问于2020-08-11得票数 0
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火花流无法读取从hdfs中的水槽中创建的文件
hadoop、apache-spark、hdfs、spark-streaming、flume-ng
我创建了一个实时应用程序，在这个应用程序中，我使用flume从weblog中将数据流写入hdfs，然后使用火花流处理该数据。但是，尽管flume正在hdfs中编写和创建新文件，但spark流无法处理这些文件。如果我使用put命令将这些文件放到hdfs目录中，火花流就能够读取和处理这些文件。在同样的问题上有任何帮助都是很好的。
浏览 9提问于2015-06-09得票数 2
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构建流事件实时规则引擎的最佳方法
streaming、iot、rule-engine、complex-event-processing、flink-cep
我们正在开始构建一个IoT云平台项目。有一些众所周知的部分可以实现完整的IoT平台解决方案。其中之一是实时规则处理/引擎系统，它需要了解流事件与由具有可读性格式的最终用户动态定义的任何规则相匹配(SQL或Drools if/when/ are等)。
我很困惑，因为有很多的产品，项目(风暴，火花，弗林克，口水，世界语等)在互联网上，考虑到我们有三人开发团队(一名三年级、一名中高年级、一名高年级)，那么最好的选择是什么？
选择一个像Apache这样的流项目，然后好好学习？
选择一个完整的解决方案(AWS，Azure等)
浏览 9提问于2017-05-24得票数 7
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关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 283提问于2022-03-08
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为什么批处理大小在GPU中分配？
tensorflow、keras、gpu、google-colaboratory、keras-layer
给定具有输入形状(None,256,256,3)和batch_size为16的Keras模型(在Colab上)，则为该输入形状分配的内存为16*256*256*3*数据类型(datatype=2,4,8取决于浮动16/32/64)。这就是它的工作原理。我的困惑是，对于给定的batch_size (= 16 )，1*256*256*3可以被分配，16幅图像可以一个一个地传递，最后的梯度可以是平均的。
1)那么，分配是否取决于批大小，这样就可以并行地进行“batch_size”计算，而我前面提到的配置(1*256*256*3)将是序列化的，从而违背了GPU?的目的。
2)在CPU上是否会发生相同类
浏览 2提问于2021-01-05得票数 0
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【开箱吧腾讯云】开发工具千千万，哪个最高效最好用？
腾讯云、产品、工具、开发、开发工具
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
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浏览 1783提问于2022-11-02
3回答
使用cassandra和hadoop的大数据lambda架构
hadoop、cassandra、bigdata
我正在开发一个用于传感器数据和预测分析的大数据解决方案。我是大数据的新手，读过关于lambda-架构的文章。我考虑过将Cassandra数据库与Hadoop一起使用。Cassandra是一个高可用性和分区容错的数据库，Hadoop hdfs是一个用于大型分析作业的文件系统。
如果我从物联网设备接收数据，是否应该先将数据保存在Hadoop中，然后保存到Cassandra？lambda架构在批处理层具有Hadoop，接收数据并将其发送到nosql数据库的服务层。
为什么数据应该放在Hadoop的第一位？如果Hadoop包含原始数据，那么Cassandra中存储的是什么类型的数据？
流层现在是模糊的
浏览 2提问于2016-11-22得票数 4
2回答
数据流
apache-spark、spring-cloud-dataflow
我是大数据处理的新手，我正在阅读有关流处理和构建数据管道的工具。我找到了Apache和Spring数据流。我想知道它们的主要区别和利弊。有人能帮我吗？
浏览 3提问于2018-07-21得票数 8
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9回答
如何快速入门Kafka消息队列？
消息队列 CMQ 版、消息队列 CKafka 版
最近经常听到这个名词，但是不知道如何入门，我看到腾讯云也有相关的产品Ckafka产品，所以来问问~
浏览 4991提问于2018-09-14
1回答
需要帮助理解Tensorflow线性回归中的批量大小
python、tensorflow、linear-regression
我目前正在注册。在本课程的一个特定部分，我们将介绍线性回归在python代码中的实际应用。以下是相关代码(完整代码可以找到)：
my_feature = ([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0, 11.0, 12.0])
my_label = ([5.0, 8.8, 9.6, 14.2, 18.8, 19.5, 21.4, 26.8, 28.9, 32.0, 33.8, 38.2])
learning_rate=0.05
epochs=100
my_batch_size= ? # Replace ? wit
浏览 9提问于2022-01-22得票数 0
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火花流处理时间与总延迟和处理延迟的关系
apache-spark、streaming、analytics、spark-streaming、metrics
我试图理解火花流输出的不同指标意味着什么，我有点困惑，上一批的处理时间、总延迟和处理延迟之间有什么不同？
我看过“星火流指南”，其中提到处理时间是判断系统是否落后的关键指标，但其他地方，如“亲火花流:使用Apache的实时分析的禅宗”，谈到了使用Total 和处理延迟。我没有找到任何文档，其中列出了星火流产生的所有指标，并解释了其中每一个指标的含义。
如果有人能勾勒出这三个指标中的每一个都意味着什么，或者向我指出任何可以帮助我理解这一点的资源，我将不胜感激。
浏览 1提问于2016-11-02得票数 8
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数据库和大时间序列.下采样- OpenTSDB InfluxDB Google DataFlow
database、time-series、google-cloud-dataflow、influxdb、opentsdb
我有一个项目，我们抽样“大量”数据的基础上，每秒钟。有些操作是以过滤等方式执行的，然后需要以秒、分钟、小时或日间隔的形式访问。
我们目前使用基于SQL的系统和更新不同表(日平均值、小时平均数等)的软件来完成此过程。
我们目前正在寻找其他解决方案是否能够满足我们的需求，我遇到了几种解决方案，比如开放tsdb、google云数据流和影响数据库。
所有这些似乎都满足了时间序列的需要，但是很难获得有关内部信息。opentsdb确实提供了低采样，但它没有明确说明如何。
需要的是，因为我们可以查询大量的数据，例如一年，如果数据库在查询时下采样，而且不是预先计算的，它可能需要很长的时间。
同样，当添加“延迟
浏览 3提问于2015-12-23得票数 1
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这是Dataflow的一个好用例吗？
google-cloud-dataflow
我们目前正在使用google任务队列来对请求进行批量处理，以便将分析数据存储到Keen和Stathat (更多的批处理处理)。为了从任务队列中消费，我们有一组要从任务队列中使用的流程代理和工作人员。考虑到数据流是一种逻辑，我们只需要编写推送到分析解决方案的逻辑，并且我们可以指定在数据流程序中处理时要提取的批处理大小，我很好奇数据流的开销(似乎更多的是更大的应用程序)是否适合。
浏览 2提问于2015-08-14得票数 0
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