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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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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。...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。
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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。...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.
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。...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。
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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
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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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。
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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
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。
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