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流式计算

从spark 说起,谈谈“流式计算的理解 spark是一个大数据分布式的计算框架,有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。...对比并行计算,谈三个概念: 并行计算 Map Reduce 算子 RDD数据结构 并行计算 spark的任务分为1个driver、多个executor。...YARN Map Reduce 算子 大数据与并行计算的最大区别,我认为就在map reduce算子上。 并行计算更喜欢做“关门打狗”的应用,高度并行,线程之间不做交互,例如口令破译,造表等。...Spark streaming 解决秒级响应,即流式计算 spark streaming 将spark 批处理应用,缩小为一个微批micro batch,把microbatch作为一个计算单元。 ?...总结 本文是关于spark streaming流式计算理解的介绍文章。 希望读者能通过10分钟的阅读,理解spark streaming 及流式计算的原理。

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探寻流式计算

计算的特点: 1、实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流。流计算面对计算的 是实时且流式的,流数据是按照时间发生顺序地被流计算订阅和消费。...2、持续(continuos)且高效的计算。流计算是一种”事件触发”的计算模式,触发源就是上述的无界流式数据。...一旦有新的流数据进入流计算,流计算立刻发起并进行一次计算任务,因此整个流计算是持续进行的计算。 3、流式(streaming)且实时的数据集成。...流数据触发一次流计算计算结果,可以被直接写入目的数据存储,例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。...一个数据流指的是在分布式环境中并行创建、处理的一组元组(tuple)的无界序列。数据流可以由一种能够表述数据流中元组的域(fields)的模式来定义。

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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?...而这也正是实时流式计算的关键点: 1、正确性 一旦正确性有了保证,可以匹敌批处理。 2、时间推导工具 而一旦提供了时间推导的工具,变完全超过了批处理。...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,实时流式计算的价值就会越来越大。...,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?...而这也正是实时流式计算的关键点: 1、正确性 一旦正确性有了保证,可以匹敌批处理。 2、时间推导工具 而一旦提供了时间推导的工具,变完全超过了批处理。...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,实时流式计算的价值就会越来越大。...,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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流式计算引擎-Storm、Spark Streaming

目前常用的流式实时计算引擎分为两类:面向行和面向微批处理,其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm,典型特点是延迟低,但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming,其典型特点是延迟高,但吞吐率也高。...比如:Storm和Spark Streaming 4、结果存储:将计算结果存储到外部系统,比如:大量可实时查询的系统,可存储Hbase中,小量但需要可高并发查询系统,可存储Redis。...Spark Streaming: 基本概念:核心思想是把流式处理转化为“微批处理”,即以时间为单位切分数据流,每个切片内的数据对应一个RDD,进而采用Spark引擎进行快速计算。...Spark Streaming 对流式数据做了进一步抽象,它将流式数据批处理化,每一批数据被抽象成RDD,这样流式数据变成了流式的RDD序列,这便是Dstream,Spark Streaming 在Dstream

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淘宝大数据之流式计算

今天我们来看一下大数据之流式计算。 一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后,如何利用数据呢?将采集的数据快速计算后反馈给客户,这便于流式计算。...流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。在电商“双11”节中,不断滚动的金额数据;在交通展示大通,不断增加的车辆数据,这些都是流式计算的应用场景。 ?...三、离线、流式数据的处理要求 1、对于离线、准实时数据都可以在批处理系统中实现(比如MapReduce、MaxCompute),对于此类数据,数据源一般来源于数据库(HBase、Mysql等),而且采用了分布式计算...2、流式数据是指业务系统每产生一条数据,就会立刻被发送至流式任务中进行处理,而不需要定时调度任务来处理数据。中间可能会经过消息中间件(MQ),作用仅限于削峰等流控作用。...四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理,整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度,流式任务属于常驻进程任务,会一直常驻内存运行,计算成本高。

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Spark Streaming流式计算的WordCount入门

Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型,它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务,然后并行计算,具有可扩展,高容错,高吞吐,实时性高等一系列优点,在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm,也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器,比如常见的 kakfa,flume,redis,logstash等,计算完后的数据结果,也可以 存储到各种存储系统中,如HDFS,数据库等,一张简单的数据流图如下...ssc.awaitTermination() // 阻塞等待计算 } } 然后在对应的linux机器上,开一个nc服务,并写入一些数据: Java代码...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台,可见计算结果,并且是排好序的: ?...至此,第一个体验流式计算的demo就入门了,后面我们还可以继续完善这个例子,比如从kakfa或者redis里面接受数据,然后存储到hbase,或者mysql或者solr,lucene,elasticsearch

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聊聊我与流式计算的故事

彼时,促销大战如火如荼,优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...我并不负责流式计算服务,但想要揭开 Storm 神秘面纱的探索欲,同时探寻优惠券计算服务为什么会这么慢的渴望,让我好几天晚上没睡好。...我当时采取了两种方式: 代码评审 我拉着优惠券计算服务的同事,一起 review 代码 。整个过程,大家也并没有提出异议,并对我创建线程的技巧感到很好奇。...对于Storm 拓扑优化,我提了两点建议: 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职,将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务,将数据前置准备好; 基础配置缓存化,引入读写锁(也是 RocketMQ 名字服务的技巧...6 写到最后 2014年,我向前一步推动了公司流式计算服务的优化,并取得了一点点进步。

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聊聊我与流式计算的故事

聊聊流式计算吧 , 那一段经历于我而言很精彩,很有趣,想把这段经历分享给大家。 1 背景介绍 2014年,我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。...彼时,促销大战如火如荼,优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...流式计算是利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理的系统,它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...我当时采取了两种方式: 代码评审 我拉着优惠券计算服务的同事,一起 review 代码 。整个过程,大家也并没有提出异议,并对我创建线程的技巧感到很好奇。...对于Storm 拓扑优化,我提了两点建议: 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职,将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务,将数据前置准备好; 基础配置缓存化,引入读写锁(也是 RocketMQ 名字服务的技巧

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客快物流大数据项目(五十七):创建Kudu-ETL流式计算程序

创建Kudu-ETL流式计算程序 实现步骤: 在realtime目录创建 KuduStreamApp 单例对象,继承自 StreamApp 特质 重写特质内的方法 编写代码接入kafka集群消费其数据...StreamApp { /** * 入口方法 * @param args */ def main(args: Array[String]): Unit = { //创建...sparkConf */ override def execute(sparkConf: SparkConf): Unit = { /** * 实现步骤: * 1)创建...对数据进行处理(返回的数据是字符串类型,需要转换成javabean对象) * 4)抽取每条数据的字段信息 * 5)将过滤出来的每张表写入到kudu数据库 */ //1)创建...queryName("crm").start() //8)启动运行等待停止 val stream = sparkSession.streams //stream.active:获取当前活动流式查询的列表

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实时流式计算系统中的几个陷阱

随着诸如Apache Flink,Apache Spark,Apache Storm之类的开源框架以及诸如Google Dataflow之类的云框架的增多,创建实时数据处理作业变得非常容易。...因此,他们在不知不觉中创建了一条路径,该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...05:00:03'),('05:00:01','05:00:05'), ('05:00:02','05:00:05'),('05:00:02',' 05:00:05') 现在,我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。 如果无法在节点之间拆分配置,请首选数据库。否则,所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器,然后再次重新分发。...更多实时数据分析相关博文与科技资讯,欢迎关注 “实时流式计算

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Oceanus的实时流式计算实践与优化

在大数据技术的不断发展的过程中,Flink已经成为实时计算的工业标准,越来越多的公司正在使用 Flink作为自己实时计算的工具。...本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成,为大家详尽介绍在使用...Flink SQL开发计算作业过程中,针对遇到的痛点,腾讯云实时计算服务Oceanus所进行的优化与扩展,以及实践总结。...点击可观看精彩演讲视频 一、腾讯云流计算服务 今天的内容主要分两大部分:第一部分向大家快速介绍现在腾讯云上流式计算服务的基本情况,后一个较大的重点分为三个部分——我们在实时的业务过程中针对Flink...目前整个实时计算计算规模已经超过了3万核,每天的数据接入量超过5PB,日实时计算量超过50万/次,而且这个规模还在不断地增长。

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流式计算的代表:Storm、Flink、Spark Streaming

Flink 对存储在磁盘上的数据进行大规模计算处理,大数据批处理 对实时产生的大规模数据进行处理,大数据流计算 1....Spark Streaming Spark Streaming 巧妙地利用了 Spark 的分片和快速计算的特性,将实时传输进来的数据按照时间进行分段,把一段时间传输进来的数据合并在一起,当作一批数据,...Flink 既可以 流处理,也可以 批处理 初始化相应的执行环境 在数据流或数据集上执行数据转换操作 流计算就是将 大规模实时计算的 资源管理 和 数据流转 都统一管理起来 开发者只要开发 针对小数据量的...数据处理逻辑,然后部署到 流计算平台上,就可以对 大规模数据 进行 流式计算

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实时流式计算系统中的几个陷阱

随着诸如Apache Flink,Apache Spark,Apache Storm之类的开源框架以及诸如Google Dataflow之类的云框架的增多,创建实时数据处理作业变得非常容易。...因此,他们在不知不觉中创建了一条路径,该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...05:00: 03'),('05:00:01','05:00:05'), ('05:00:02','05:00:05'),('05:00:02',' 05:00:05') 现在,我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。 如果无法在节点之间拆分配置,请首选数据库。否则,所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器,然后再次重新分发。

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可编程的流式计算框架:YoMo

文 / 洪小坚 整理 / LiveVideoStack 大家好,今天分享的主题是可编程的流式计算框架。大家可能都比较关心音视频领域,我们YoMo面对的场景比较偏向工业、IoT等领域。...回过头看看目前业内一些主流的技术,说到实时流式计算就会联想到像Flink这种、消息队列会想到Kafka。...这个推特是Docker的创始人在2019年提出来的,他在推特中提到,如果2008年出现WebAssembly,那么他们都没有必要去创建Docker了。...到IoT时代因为数据量的巨大,需要边缘端进行分布式来缓解云计算中心的压力。边缘计算虽然越来越重要,但是边缘计算并不会取代云计算,他们会共同存在。 边缘计算的优势一是降低传输距离。...云计算和边缘计算的对比发现,云计算的性能更强但时延、带宽成本较高,边缘计算恰恰相反。云计算和边缘计算在使用上互补,以满足不同场景的使用需求。

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