1.1 为什么需要KisFlow一些大型toB企业级的项目，需要大量的业务数据，多数的数据需要流式实时计算的能力，但是很多公司还不足以承担一个数仓类似，Flink + Hadoop/HBase 等等。...KisFlow就是为了解决当企业不具备数仓平台的计算能力，又依然存在大量数据实时计算的场景，让业务工程师可以投入到数据流式计算的业务中来，并且可以复用常用和通用的计算逻辑。...1.2 KisFlow实要支持的能力流式计算1、分布式批量消费能力（基于上游ODS消费配置：如Binlog、Kafka等） 2、Stateful Function能力，基于有状态的流式计算节点拼接，流式计算横纵向扩展...1.4 KisFlow整体架构图层级层级说明包括子模块流式计算层为KisFlow上游计算层，直接对接业务存储及数仓ODS层，如上游可以为Mysql Binlog、日志、接口数据等，为被动消费模式，提供KisFlow...KisFunctions：支持算子表达式拼接，Connectors集成、策略配置、Stateful Function模式、Slink流式拼接等。
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。...此时，还需要提供资源管理的应用，包括计算资源和内存资源的。 我们采用YARN作为spark资源管理系统，Mesos是另一个资源管理框架。 ?...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。
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。...熹乐科技专注于工业互联网和边缘计算，打造了YoMo开源计算框架和YCloud云服务。我们从2015年开始将人工智能技术应用于工业制造领域，例如计算机视觉对于地板的质量检测。...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。...IoT领域的数据是24小时不间断产生的、没有边界，是典型的streaming场景，虽然现在已经有很多比较成熟的Serverless框架，但市面上大多数 Serverless 框架是面向传统的HTTP Request...综合上述的方方面面，我们做了YoMo开源框架。 YoMo应用案例 03 再来分享几个典型的案例。 我们在办公室部署了一个实时噪声传感器，来测试YoMo框架是否能达到低时延。
Storm 第一章 是什么 一 介绍 二 拓扑流程 流式处理 实时处理 三 性能对比 Storm 与MapReduce的关系 Storm 与 Spark Streaming 的关系 四 计算模型...流式处理 流式处理（异步 与 同步） 客户端提交数据进行结算，并不会等待数据计算结果 逐条处理 例：ETL（数据清洗）extracted transform load 统计分析 例：...MapReduce：为TB、PB级别数据设计的批处理计算框架。 ?...Storm 与 Spark Streaming 的关系 Storm：纯流式处理 专门为流式处理设计 数据传输模式更为简单，很多地方也更为高效 并不是不能做批处理，它也可以来做微批处理，来提高吞吐...Worker进程间的数据通信 ZMQ ZeroMQ 开源的消息传递框架，并不是一个MessageQueue Netty Netty是基于NIO的网络框架，更加高效。
3.2 KisFlow数据流处理在KisFlow模块中，新增一些存放数据的成员，如下：kis-flow/flow/kis_flow.go// KisFlow 用于贯穿整条流式计算的上下文环境type KisFlow...{} 也就是KisBatchdata: 流式计算各个层级的数据源inPut: 当前Function的计算输入数据后续章节会使用到这几个成员属性，这里先做为了解。...commitCurData() 会在Flow的流式计算过程中被执行多次。commitCurData()的最终目的是将将buffer的数据提交到data[flow.ThisFunctionId] 中 。...kis-flow/flow/kis_flow.go// Run 启动KisFlow的流式计算, 从起始Function开始执行流func (flow *KisFlow) Run(ctx context.Context...KisFlow框架中。
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。
kis-flow/kis/pool.go// FaaS 注册 Function 计算业务逻辑, 通过Function Name 索引及注册func (pool *kisPool) FaaS(fnName...context.Context, flow kis.Flow) error {log.Logger().InfoF("KisFunctionC, flow = %+v\n", flow)// 通过KisPool 路由到具体的执行计算...context.Context, flow kis.Flow) error {log.Logger().InfoF("KisFunctionE, flow = %+v\n", flow)// 通过KisPool 路由到具体的执行计算...context.Context, flow kis.Flow) error {log.Logger().InfoF("KisFunctionL, flow = %+v\n", flow)// 通过KisPool 路由到具体的执行计算...%s, row = %s", flow.GetThisFuncConf().FName, flow.GetThisFunction().GetId(), row)fmt.Println(str)// 计算结果数据
source config.FMode = string(mode) //FunctionS 和 L 需要必传KisConnector参数,原因是S和L需要通过Connector进行建立流式关系...KisFunction， // L会通过KisConnector进行数据加载，通过该Function可以从逻辑上与对应的S Function进行并流L KisMode = "Load"// C 为计算特征的...KisFunction, // C会通过KisFlow中的数据计算，生成新的字段，将数据流传递给下游S进行存储，或者自己也已直接通过KisConnector进行存储C KisMode = "Calculate..."// E 为扩展特征的KisFunction， // 作为流式计算的自定义特征Function，如，Notify 调度器触发任务的消息发送，删除一些数据，重置状态等。...:"fname"` //必须Params FParam `yaml:"params"` //选填,在当前Flow中Function定制固定配置参数}// KisFlowConfig 用户贯穿整条流式计算上下文环境的对象
源代码：https://github.com/aceld/kis-flow首先我们要先定义KisFlow的核心结构体，KisFlow结构体，通过上述的设计理念，我们得知，KisFlow表示整个一条数据计算流的结构...kis-flow/kis/function.gopackage kisimport ("context""kis-flow/config")// Function 流式计算基础计算模块，KisFunction...是一条流式计算的基本计算逻辑单元，// 任意个KisFunction可以组合成一个KisFlowtype Function interface {// Call 执行流式计算逻辑Call(ctx...FunctionP kis.Function //上一个流计算Function}B....下创建kis_flow.go文件，实现如下:kis-flow/flow/kis_flow.gopackage flowimport "kis-flow/config"// KisFlow 用于贯穿整条流式计算的上下文环境
Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了，看看它的一些卖点： 分布式系统：可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。 运维简单：Storm的部署的确简单。...无数据丢失：Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能够满足很多级别的数据处理需求。不过，越高的数据处理需求，性能下降越严重。...Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。...未 来 在流式处理领域里，Storm的直接对手是S4。不过，S4冷淡的社区、半成品的代码，在实际商用方面输给Storm不止一条街。 如果把范围扩大到实时处理，Storm就一点都不寂寞了。...Spark Streaming：作为UC Berkeley云计算software stack的一部分，Spark Streaming是建立在Spark上的应用框架，利用Spark的底层框架作为其执行基础
Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了，看看它的一些卖点： 分布式系统：可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源。 运维简单：Storm的部署的确简单。...一.Storm简介 Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。...Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。 ...四.Storm的未来 在流式处理领域里，Storm的直接对手是S4。不过，S4冷淡的社区、半成品的代码，在实际商用方面输给Storm不止一条街。...Spark Streaming：作为UC Berkeley云计算software stack的一部分，Spark Streaming是建立在Spark上的应用框架，利用Spark的底层框架作为其执行基础
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.
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。...由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网...，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。
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。
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。
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