流批一体什么架构
流批一体架构是一种处理实时流数据和批量数据的统一框架，它可以同时处理实时数据和历史数据，从而提供更全面的数据分析和更好的业务决策。
在流批一体架构中，实时数据和批量数据可以通过同一个数据处理引擎进行处理，从而实现统一的数据处理流程和数据存储格式。这种架构可以帮助企业更好地管理和分析数据，提高数据处理效率和准确性，同时降低数据存储成本和运维成本。
在实际应用中，流批一体架构可以应用于多个领域，例如金融、电信、制造业、医疗等行业。例如，在金融行业中，可以使用流批一体架构来处理交易数据和市场数据，从而更好地分析市场趋势和风险，提供更精准的交易决策。在电信行业中，可以使用流批一体架构来处理用户行为数据和网络数据，从而更好地优化网络资源和提高用户体验。
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我们的目标是建立冷和热层的Lambda架构。冷(批)层将用Apache (PySpark)实现。但是对于热(流)层有不同的选择:火花流或Flink。因此，Apache是纯流的，而不是Spark的微批，我倾向于选择Apache。但我唯一关心的是PyFlink的性能。PySpark流的延迟会更少吗？它比Scala编写的Flink代码慢吗？在什么情况下更慢？
提前谢谢你！
浏览 3提问于2021-11-05得票数 1
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在tensorflow验证监视器流auc中，它对流意味着什么？案例1:每次调用验证监视器时，都会重置auc状态，因为在每个验证步骤中，对10个批进行流处理。案例2: auc状态没有重置，因此流auc是从验证监视器的第一次调用中计算出来的。即，第一输出( 100步)从10批计算，第二验证输出(
浏览 5提问于2017-06-09得票数 1
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现在，作为获取真实或接近实时数据的一部分，我正在评估Lambda体系结构，这是什么计划？
服务层将创建视图，这些视图将流和批处理的聚合数据结合在一起进行真实(接近真实的)时间处理。的问题是，逻辑将复制在HiveQL (批处理)和火花(流)中。有什么办法可以避免这种情况或尽量减少这种情况吗？
浏览 2提问于2018-09-18得票数 1
我是带有mongodb游标的WOrking，这批东西对我来说不是很容易理解，因为我知道它决定了每个批应该返回多少文档，默认是101，4mb (如我所知)。
但是每一批都意味着什么呢？如果我的架构中有100万个文档呢？它到底是做什么的？
浏览 0提问于2020-05-11得票数 1
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在火花流中，数据按批间隔进行处理。is first batch of data10s~15s is third batch of data是否有一个变量来识别火花流中的每一批数据如果有这样的变量：我可以获得batchID的值来识别哪一批数据，也可以通过batchID (如：window(……).filter(_.batchId == 1) )过滤数据或者有什么方法来区分每一批
浏览 6提问于2016-02-02得票数 3
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批处理： SparkStreaming API简单地将数据划分为批处理，这些批处理还包含相同的流对象/元素集合。根据需求，一组批处理定义在基于表单时间的批处理窗口和基于集中在线活动的批处理窗口中。Rdd和批之间到底有什么区别？
浏览 5提问于2015-10-30得票数 4
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流和静态数据集的合并是结构化流的一个很好的特点。但是每一批数据集都会从数据源中刷新。由于这些源并不总是动态的，因此在指定的时间段(或批数)缓存静态数据集将是一种性能增益。在指定的批处理期间/批数之后，数据集将从源重新加载，否则将从缓存中检索。
在星火流中，我使用缓存的数据集来管理它，并在指定数量的批处理运行后取消它的持久化，但是由于某种原因，这不再适用于结构化流。有什么建议可以用结构化流来实现吗？
浏览 1提问于2017-12-13得票数 9
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风暴式间歇加工
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我是风暴的新手，几乎没有什么基本问题。我对风暴的用例是流处理和批处理。用例2:风暴拓扑应该将元组作为一批元组进行处理。问:有没有办法，我可以说，一个特定的元组是结束的溪流和风暴应该告诉我什么时候处理完所有的元组？
是否Storm不是这样做的正确框架，因为它是用于流处理的(用例1)。风暴三叉戟对用例#2有帮助吗？
浏览 3提问于2015-09-22得票数 0
2回答
关于这个关于MVC架构的问题，这会是HMVC模式的准确应用吗？在代码中，从顶层视图调用两个或三个三合会数据的代码会
浏览 1提问于2011-08-16得票数 2
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如何避免火花流中批量排队
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我有直接流的火花流，我使用下面的配置
spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 42
是否有可能实现以下场景，我们的批处理间隔为60，如果每批运行在60，下一批可以准时开始。如果一批花费的时间超过60，我们不希望下一批来排队。当
浏览 2提问于2021-03-16得票数 1
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我有一个简单的结构化流作业，它监视CSV文件的目录，并编写拼花文件--在两者之间没有转换。在测试时，我观察到只有query对象在一批接一批地连续运行；我放置的log语句和用于模式比较的if()语句只在应用程序开始时发生过一次。在调用query.start()之后，可以修改结构化流作业中的数据帧模式吗？如果我们不能更改数据框架的架构，您会提出什么好的解决方案？
提前谢谢。
浏览 2提问于2018-02-12得票数 11
2回答
多批作业同步或异步
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第一种方法是在Salesforce中执行Upsert，当它完成时，它调用具有另一个批处理作业的第二个流。此图像表示流：但是当我在控制台上看到日志时，有时第二批的日志与第一个的日志混合在一起。我错了吗？如果我希望它完全同步，那么最好的方法是什么呢？
浏览 1提问于2019-05-24得票数 1
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从本质上讲，它接受了我所拥有的整个训练数据集，对所有的时间序列进行洗牌，并且增强过程在每一批中具体进行。在每一批中，我随机挑选，每批中的每个时间序列，开始点和结束点，使每一批包含不同长度的每个系列在批内的切片。这显然会创建一个几乎无穷无尽的数据流，但它完全依赖于模型运行的时代数，因为数据集不是预先增强的。没有噪音或任何东西被应用到数据集，增强纯粹是因为改变时间序列的长度和序列的起点和终点。很难说什么时候，因为我仍然在调优模型架构和超参数。
这样的增强策略会影响我如何解释
浏览 0提问于2019-01-27得票数 2
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我正在使用星火结构化流处理来自卡夫卡的数据。我将每条消息转换为JSON。但是，spark需要一个显式的模式才能从JSON获得列。使用DStreams的火花流允许执行以下操作其中jsons是RDD[String]。在星火结构流的情况下类似的方法(jsons是DataSet[String])Exception in threadQueries with streami
浏览 1提问于2018-02-05得票数 2
有人说spark streaming，即使它可以以微批的形式处理流，它仍然不是一个像storm那样的流计算系统。那么，这种微批量计算思想的限制因素是什么？是什么让它不如一个真正的计算系统？谢谢!
浏览 1提问于2014-09-18得票数 5
我需要开发一个流应用程序，从几个来源读取一些会话日志。批处理间隔可能在5分钟左右。我是否可以限制spark流只将每批中的固定数量的数据读取到RDD中？
浏览 9提问于2016-08-23得票数 0
就像一批可能永远不会结束的一批。关于国家问题：
我所持有的状态不是简单的变量，它可以存储在数据库中。我有一个接一个的连续文件读取流，按照用户通过使用套接字连接到该进程的网页配置的顺序进行处理。此进程还连接到另一个套接字服务器到服务器，并且必须保持连接。
浏览 0提问于2018-04-11得票数 3
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