首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

流式计算平台

是一种云计算服务,用于处理实时数据流。它提供了一种高效、可扩展的方式来处理大规模的实时数据,并能够实时分析、处理和响应数据流。流式计算平台通常由以下几个组件组成:

  1. 流式数据源:流式计算平台可以从各种数据源中接收实时数据流,如传感器数据、日志数据、网络数据等。
  2. 流式数据处理引擎:流式计算平台使用流式数据处理引擎来处理实时数据流。这些引擎通常支持复杂的数据处理操作,如过滤、聚合、转换、计算等。
  3. 实时数据分析:流式计算平台可以实时分析数据流,提取有价值的信息和洞察,并支持实时的决策和响应。
  4. 可视化和监控:流式计算平台通常提供可视化和监控工具,用于实时监控数据流的状态、性能和质量,并提供实时的可视化报表和仪表盘。

流式计算平台的优势包括:

  1. 实时性:流式计算平台能够实时处理和分析数据流,使用户能够及时获取实时的数据洞察和决策支持。
  2. 可扩展性:流式计算平台能够处理大规模的实时数据流,并能够根据需求进行水平扩展,以适应不断增长的数据量和负载。
  3. 弹性和容错性:流式计算平台通常具有弹性和容错性,能够自动适应故障和节点失效,并保证数据处理的连续性和可靠性。
  4. 灵活性:流式计算平台提供了丰富的数据处理操作和函数库,使用户能够根据需求进行灵活的数据处理和分析。

流式计算平台在许多领域都有广泛的应用场景,包括实时监控和预警、金融风控、物联网数据处理、广告推荐、智能交通等。

腾讯云提供了一款流式计算平台产品,名为"腾讯云流计算"。它是一种高性能、低延迟的流式计算服务,能够处理海量实时数据,并提供了丰富的数据处理和分析能力。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云流计算的信息:https://cloud.tencent.com/product/tcflink

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

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。

3.4K20

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。...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。...(3)公司为支持自身业务开发的流计算框架:Puma(Facebook)、Dstream(百度)、银河流数据处理平台(淘宝)。

2.9K30

【译】使用Apache Kafka构建流式数据平台(1)何为流式数据平台

前言:前段时间接触过一个流式计算的任务,使用了阿里巴巴集团的JStorm,发现这个领域值得探索,就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide...这份指南的第一部分是关于流式数据平台(steam data platform)的概览:什么是流式数据平台,为什么要构建流式数据平台;第二部分将深入细节,给出一些操作规范和最佳实践。...何为流式数据平台?...某种程度上所有的数据都是机器产生的,因为这些数据来自计算机系统。 还有很多人在谈论设备数据和“物联网(internet of things)”。...流式数据平台与现存中间件的关系 我们简单讲下流式数据平台与现存的类似系统的关系。 消息系统(Messaging) 流式数据平台类似于企业消息系统——它接收消息事件,并把它们发布到对应事件的订阅者。

1.2K20

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。

2.2K40

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。

2.6K20

Wormhole流式处理平台功能介绍

流式处理作为实时处理的一种重要手段,正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。 Wormhole是一个SPAAS(Stream Processing as a Service)平台解决方案。...下面我们从流式处理、平台管理、数据质量、数据安全以及运维监控五个维度来介绍Wormhole的具体功能。...一、流式处理 Wormhole的核心是流式处理,并将流式处理抽象为Flow(流式处理逻辑管道,具体参见:#Wormhole# 流式处理平台设计思想)。...(参见:#Wormhole# 流式处理平台设计思想) ·  自定义JSON 开源后,为了适配用户已有系统的数据格式需求,Flow开始支持用户自定义JSON消息协议,使用也比较方便简单,只要在页面贴一个JSON...异常反馈 当在计算过程中,如果出现异常,则Wormhole就会把相关的Flow、起止offset、event time等信息反馈给监控系统,然后可以手动对错误进行处理。

1.6K70

Wormhole 流式处理平台设计思想

本文是敏捷大数据(Agile BigData)背景下的实时流式处理平台Wormhole的开篇介绍:Wormhole具体是一个怎样的平台?...开源地址:https://github.com/edp963/wormhole 一、Wormhole背景介绍 在流式计算领域,越来越多成熟的技术框架出现在开源世界,如Storm、Heron、Spark、...流式技术也逐步进化发展,支持流上丰富计算语法(类SQL)、支持at least once或exactly once语义、支持高可靠高可用、支持高吞吐低延迟、支持基于事件时间计算、支持统一整合接入抽象等,...Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案,大大降低了流式处理的技术门槛;同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化,减少了整个需求生命周期的参与角色数量,精炼了整个开发过程,进而缩短了开发周期...,在这个过程中,Wormhole定义新的概念,将整个流式处理进行了标准化,将定制化的流式计算变为标准化的流式处理,并从三个纬度进行了高度抽象。

54360

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

2.3K20

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。

2K40

Wormhole#流式处理平台设计思想

流式计算领域,越来越多成熟的技术框架出现在开源世界,如Storm、Heron、Spark、Samza、Flink、Beam等。...流式技术也逐步进化发展,支持流上丰富计算语法(类SQL)、支持at least once或exactly once语义、支持高可靠高可用、支持高吞吐低延迟、支持基于事件时间计算、支持统一整合接入抽象等,...Wormhole是什么 Wormhole是一个面向实时大数据项目实施者的流式处理平台,致力于统一并简化大数据开发和管理,尤其针对典型流式实时/准实时数据处理应用场景,屏蔽了底层技术细节,提供了极低的开发门槛...Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案,大大降低了流式处理的技术门槛;同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化,减少了整个需求生命周期的参与角色数量,精炼了整个开发过程,进而缩短了开发周期...,将整个流式处理进行了标准化,将定制化的流式计算变为标准化的流式处理,并从三个纬度进行了高度抽象。

61640

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

1.7K60

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。...在阅读优惠券计算服务的代码中,我发现两个问题: 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求,主要是查询特定的酒店数据,用于后续计算; 每次计算时需要查询基础配置数据,它们都是从数据库中获取。...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

2.6K30

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。...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。...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。

2.7K20

小米流式平台架构演进与实践

摘要:小米业务线众多,从信息流,电商,广告到金融等覆盖了众多领域,小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案,主要包括数据采集,数据集成和流式计算三个模块。...目前每天数据量达到 1.2 万亿条,实时同步任务 1.5 万,实时计算的数据 1 万亿条。 伴随着小米业务的发展,流式平台也经历三次大升级改造,满足了众多业务的各种需求。...:有了消息队列来做流式数据的缓存区之后,继而需要提供流式数据接入和转储的功能; 流式数据处理:指的是平台基于 Flink、Spark Streaming 和 Storm 等计算引擎对流式数据进行处理的过程...,下面具体介绍小米流式计算平台基于Flink的实践。...作者介绍: 夏军,小米流式平台负责人,主要负责流式计算,消息队列,大数据集成等系统的研发工作,主要包括 Flink,Spark Streaming,Storm,Kafka 等开源系统和一系列小米自研的相关系统

1.5K10

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。...我是从2007年开始做技术研发,做了12年欧洲用户的电商平台。因为对边缘计算和工业互联网都很感兴趣,所以2019年加入了现在的创业公司——熹乐科技。目前我正在维护今天的主角——YoMo项目。...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。...白酒智能酿造平台是一个工业级的应用。白酒行业的一大特点是很多酿酒工艺是通过老师傅的经验传授,这样是非常主观的。...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。

1.3K30

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券