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。
流计算的特点： 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的计算结果，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。
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，实时流式的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。
上面大家其实可以看到 Spark Streaming 和 Storm 都作为流式处理的一个解决方案，但是在不同的场景下，其实有各自适合的时候。...具体代码如上 ，那如何保证写覆盖呢？ 文件名我采用了 job batch time 和 partition 的 id 作为名称。...目前 spark 覆盖了离线计算，数据分析，机器学习，图计算，流式计算等多个领域，目标也是一个通用的数据平台，所以一般你想到的都能用 spark 解决。 Q8....如何理解日志产生时间和到达时间相差超过一定的阈值？ A8. 每条日志都会带上自己产生的时间。同时，如果这条日志到我们的系统太晚了，我们就认为这属于延时日志。 Q9. 目前这套体系稳定性如何？...如何应对网络抖动导致阻塞？ A11. Spark 本身有重试机制,还有各种超时机制。 Q12. 怎样保证消息的及时性？ A12.
前言 前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。...另外未来等另外一个项目稳定，会释放出来配合StreamingPro使用，它可以让你很方便的读写HBase,比如可以为HBase 表 添加mapping，类似ES的做法,也可以不用mapping，系统会自动为你创建列...你可以配置多个其他非流式源，比如从MySQL,Parquet,CSV同时读取数据并且映射成表。 之后你就可以写SQL进行处理了。
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。
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
说明 StreamingPro有非常多的模块可以直接在配置文件中使用，本文主要针对流式计算中涉及到的模块。
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
Spark 在流式处理一直缺乏改进，而Flink在流式方面做得很棒，两者高层的API也是互相借鉴，容易形成统一的感官，所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎...这次增强可以让我司的流式引擎有了新的选择。 准备工作 下载安装包 为了跑起来，你需要下载一个flink的包，我用的是1.2.0版本的。...WX20170321-104738@2x.png 后面的话 Flink目前在流式计算上对SQL支持有限，暂时还不支持Join，Agg等行为操作，这个和Spark相比较而言差距还比较大。
引言 今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。...所以说，称 Google Dataflow 为现代流式计算的基石，一点也不为过。...，可以提供强大的无序数据计算能力。...但是如何设置 watermark 是个很难的问题，因为由于多种原因，数据到达可快可慢。 在以前数据处理模式中，这种准确性问题一般使用 Lambda 架构来解决。...总结 我们前面提到数据处理解构出来的四个维度，我们现在来看一下如何解决。
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。...在重构酒店信息拉取服务时，我将 RocketMQ 如何创建线程的知识点正好也用了上去，并学习如何将模块拆分得更加合理。同时在重构过程中，不断 Review 新老代码的差别，确保核心逻辑正确。...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
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。...在重构酒店信息拉取服务时，我将 RocketMQ 如何创建线程的知识点正好也用了上去，并学习如何将模块拆分得更加合理。同时在重构过程中，不断 Review 新老代码的差别，确保核心逻辑正确。...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。
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
导读：本文主要围绕MyBatis流式查询方式进行总结，通过里流式查降低内存使用。总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。...流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器，应用每次从迭代器取一条查询结果。 流式查询的好处是能够降低内存使用。...二、如何构建 Cursor ---- 我们举个实际例子。...IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; }); } 上面的代码中，1 处我们创建了一个...注意：这里的 Mapper 对象无需通过 SqlSession 创建。
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。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。
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 流式计算了
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。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。 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”
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...目前整个实时计算的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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