数据流计算与数据库有以下不同之处:
腾讯云相关产品推荐:
Apache Spark 是一个统一的、快速的分布式计算引擎,能够同时支持批处理与流计算,充分利用内存做并行计算,官方给出Spark内存计算的速度比MapReduce快100倍。因此可以说作为当下最流行的计算框架,Spark已经足够优秀了。
编者注:本内容来自Jay Kreps所著的《我喜爱日志:事件数据、流计算处理和数据集成》一书的第三章。Jay Kreps是Confluent的联合创始人和CEO。在此之前,Jay是领英的主要架构师之一,专注于数据基础架构和数据驱动的产品。他是多个可扩展的数据系统空间的开源项目的作者之一,包括Voldemort、Azkaban、Kafka和Samza。 以下是原文: 到目前为止,我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法。然而,在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾。实际上我们发现,“日
静态数据:为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据。
Data Artisans Streaming Ledger,在data Artisans的River Edition上已经可用,提供串行化(一致性事务处理机制的最高级别)的ACID的语义,作为一个依赖库来处理事件流上多个共享的状态/表。
整体来讲一个流处理过程可以划分为三部分DataSource、Transformations、Sinks。DataSource用来产生或者获取数据流,Transformations对数据流做转换,Sinks作为数据的出口输出到将数据输出到数据库,文件等系统,不过Transformations、Sinks并不是必须的。
大数据从概念走向落地,得益于大数据技术的成熟,尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架,为大数据在企业当中的现实落地,提供了稳固的技术支持,而随着大数据的发展,大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。
转眼换工作已有5个月之久。从到新公司后就开始从事建设Flink实时数仓相关的设计和开发工作。排坑无数,收货满满。从这篇开始会写一些和Flink实时数仓相关的文章。
spark(2009年)是一个单纯的计算框架,比MapReduce更佳,取而代之,本身不具备存储能力。火的原因:社区好、企业支持早
在上篇,我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读),MapReduce 核心思想是,分治法,即将大任务拆分成多个小任务,然后每个小任务各自计算,最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点,我们的客单价和笔单价要高得多,因此对于实时数据的误差是零容忍的(比如丢了一个几百万的单子,那实时数据就没有参考价值了)。 所以中文站的实时应用的特点是零误差,事务性,故障可恢复。 在开发实时应用的过程中,我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候,逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上千
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。 大数据,首先你要能存的下大数据。传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器。HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据能横跨成百上
大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所需要的各种工具:锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择。
随着流计算领域的不断发展,关于流计算的理论和模型逐渐清晰和完善。Flink是这些流计算领域最新理论和模型的优秀实践。相比Spark在批处理领域的流行,Apache Flink(简称Flink)可以说是目前流计算领域最耀眼的新贵了。Flink是一个分布式流处理和批处理平台,相比Spark偏向于批处理,Flink的核心是流计算引擎。
导读:两千多年以前,孔老夫子站在大河边,望着奔流而去的河水,不禁感叹:“逝者如斯夫,不舍昼夜。”老夫子是在叹惜着韶华白首,时光易逝!
数据时代,从数据中获取业务需要的信息才能创造价值,这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常紧凑,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此,一种新的数据计算结构---流计算方式出现了,它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送
目前有三类常见的流计算框架和平台:商业级的流计算平台、开源流计算框架、公司为支持自身业务开发的流计算框架
内容来源:2018 年 6 月 23 日,阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
问题 “把 Kafka 作为长期存储有问题吗?” 这是一个非常常见的问题,我们知道,Kafka 是这样存储日志记录的 答案是“可以”,只要把数据保留时间设置为“永久”,或者开启日志压缩,数据就会被一直
导读:火灾已经爆发后才知道救火,交通已经阻塞后才知道疏通,羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞,股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前,或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知,并且及时采取应对措施呢?
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理。这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据,但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文,那么就很容易看到此技术的巨大用途。
在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司,尤其是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。
摘要:Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。滴滴基于 Apache Flink 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 Flink 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache Flink 在滴滴的应用与实践。主要内容为:
1、Apache Flink 在滴滴的背景 2、Apache Flink 在滴滴的平台化 3、Apache Flink 在滴滴的生产实践 4、Stream SQL 5、展望规划
为什么要构建监控系统 作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司,特别是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统,各种业务应用和基础组件(数据库、缓存、消息队列等)共同
但客户需求场景更多是“t+1”形式,只需对当日、当周、当月数据进行分析,这些诉求仅离线分析就可满足。
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司,特别是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。 大型
数据模型设计是贯穿数据处理过程的,在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似,数据模型整体上分为5层(ODS、DWD、DWS、ADS、DIM)。
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据,包括磁盘文件中的数据,通过网络传输的数据流或数据包,数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用,数据规模不断增加,TB、PB量级成为常态,对数据的处理已无法由单台计算机完成,而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理,除了与存储系统打交道外,还涉及计算任务的分工,计算负荷的分配,计算机之间的数据迁移等工作,并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全,情况要复杂得多。 举一个简单的例子,假设我们要从销售记录中统计各种
历时一个多月,我们终于结束了【企业级360°全方位用户画像】的项目,想看具体详情的朋友,可以移步至博主的大数据项目专栏一饱眼福…
摘要:实际问题 我们知道在流计算场景中,数据是源源不断的流入的,数据流永远不会结束,那么计算就永远不会结束,如果计算永远不会结束的话,那么计算结果何时输出呢?本篇将介绍Apache Flink利用持续查询来对流计算结果进行持续输出的实现原理。
目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。
kafka历史背景 Kafka是2010年Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,我接触的不算早,大概14年的时候,可以看看我们14年写的文章《高速总线kafka介绍》。 消息总线一直是作IT系统集成的核心概念,IBM/oracle等传统厂商都有相关中间件产品。传统消息中间件解决是消息的传输,一般支持AMQP协议来实现,如RabbitMQ。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包括点对点和发布/订阅)、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内,对数据一致性、稳定性和可靠性要求
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
作者:z01_ejdazhi 来源:http://blog.csdn.net/z01_ejdazhi/article/details/56009000 一、大数据技术的发展的三个阶段 01 存起来-等
在流处理之前,数据通常存储在数据库,文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储,采用 MapReduce 进行数据查询或分析,这就是典型的静态数据处理架构。
黄文辉同学第二篇,请大家支持! 1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。可以接受来自Kafka、Flume、ZeroMQ、Kinesis、Twitter或TCP套接字的数据源,也可以使用map、reduce、join、window等高级函数表示的复杂算法进行处理。最后,处理的结果数据可以输出到hdfs,redis,数据库(如hbase)等。 2.工作原理 Spark Streaming使用“微批次”
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理,然后再通过批处理层进行离线处理,最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据,并且可以保证数据的一致性,但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
十月,eKuiper 正式发布了 1.7.0 版本。这一版本引入了查询表和可更新 Sink 的概念,支持数据流与外部存储的数据一起计算,进一步完善了流批结合的实时计算能力。与此同时,我们改进了分析函数,支持分流进行有状态计算,添加了更多的分析函数,继续提高规则的表达能力。在外部连接整合方面,我们丰富了source/sink,部分资源整合适配了新的查询表和可更新 Sink 的能力。另外,新版本也着力提高产品运维的能力,优化了管理控制台的外部资源 source/sink 的管理逻辑;提供了规则集的批量导入导出和初始化功能。
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系,有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例,介绍了其中可能存在的一些性能问题,并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
在Spark框架当中,提起流计算,那么主要就是Spark Streaming组件来负责。在大数据的发展历程当中,流计算正在成为越来越受到重视的趋势,而Spark Streaming流计算也在基于实际需求不断调整。今天的大数据学习分享,我们就主要来讲讲Spark 实时流计算。
在此次大会的大数据分析与生态系统论坛上,中兴飞流信息科技有限公司CTO郑龙发表了“Yita:基于数据流的大数据计算引擎”的演讲,阐述了数据流对于大数据的影响,以及中兴飞流自主研发的Yita平台能够给大数据产业带来的价值,在会议的间隙,CSDN记者有幸对中兴飞流信息科技有限公司CEO吕阿斌、CTO郑龙就数据流技术以及中兴飞流的Yita平台进行了深入的交流和探讨。 什么是数据流? 中兴飞流CEO吕阿斌首先就数据流模型产生的背景进行了阐述,他表示,近年来,大数据成为继云计算以后一个重要的科技发展分支。大数据本质上
九月,eKuiper 处于 v1.7.0 的开发周期中,开发团队和社区的伙伴共同完成了一系列的新功能。我们初步实现了 Lookup Table(查询表)的支持,从而完善了流批结合的运算能力,例如实时数据补全的能力。另外,我们扩展和优化了数据集成,添加了 HTTP 推送源、Influx V2 sink;扩展了 EdgeX 源的数据格式支持。同时,九月底我们也发布了 1.6.2 版本,主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。
Flink Forward是由Apache官方授权,用于介绍Flink社区的最新动态、发展计划以及Flink相关的生产实践经验的会议。2018年12月20日,Flink Forward首次来到中国举办。腾讯TEG数据平台部参加了会议并在会上介绍了腾讯内部基于Flink打造的一站式实时计算平台Oceanus。 一、背景介绍 TEG实时计算团队作为腾讯内部最大的实时数据服务部门,为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。其每秒接入的数据峰值达到了2.1亿条,每天接入的数据量达到了17万亿条,每天的数据增长
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
对于技术人来说,最可怕的事在于:当技术每天都在更新,自己却没有学习的机会,于是轻易被抛弃……
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会,将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件,打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以,基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行,60+专家倾心打造,涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲,希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会,成为基础软件领域的风向标,许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台;并为行业领导人物、学者、
著有:《图解 Spark 大数据快速分析实战》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(原理篇)》;《offer 来了:Java 面试核心知识点精讲(架构篇)》。
随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销;比如我们大家都熟知的海尔,他们在推出某一款新型智能空调时,将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上,不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式,还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点,从而进行更精准的营销。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云