“快”这个词是不明确的，专业属于点有两个层面： 1.时延 ， 指数据从产生到运算产生结果的时间，题主的“快”应该主要指这个。 2. 吞吐， 指系统单位时间处理的数据量。 首先明确一点，在消耗资源相同的情况下，一般来说storm的延时低于mapreduce。但是吞吐也低于mapreduce。 Storm的网络直传、内存计算，其时延必然比hadoop的通过hdfs传输低得多;当计算模型比较适合流式时，storm的流式处理，省去了批处理的收集数据的时间;因为storm是服务型的作业，也省去了作业调度的时延。所以从
编者注：本内容来自Jay Kreps所著的《我喜爱日志：事件数据、流计算处理和数据集成》一书的第三章。Jay Kreps是Confluent的联合创始人和CEO。在此之前，Jay是领英的主要架构师之一，专注于数据基础架构和数据驱动的产品。他是多个可扩展的数据系统空间的开源项目的作者之一，包括Voldemort、Azkaban、Kafka和Samza。 以下是原文： 到目前为止，我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法。然而，在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾。实际上我们发现，“日
1、Apache Flink 在滴滴的背景 2、Apache Flink 在滴滴的平台化 3、Apache Flink 在滴滴的生产实践 4、Stream SQL 5、展望规划
摘要：本文由网易 Java 技术专家吴良波分享，主要内容为 Apache Flink 在网易的实践，文章提纲如下：
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务，其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性，光流作为后面高级视觉处理的输入，对其准确度、实时性都有着极高的要求，光流计算的性能会直接影响其后的高级视觉处理。
6月23日，养码场联合袋鼠云、3W举办了以数据智能实践为主题的线下技术沙龙。干货满满，场主吐血整理！
2019年8月24日，由云+社区主办的第26期云+社区技术沙龙——大数据技术实践与应用，在北京快手总部举行，本期沙龙云+社区联合快手邀请技术大咖为大家深度解读大数据的前沿技术，聚焦大数据技术实践与应用，同时带来了干货满满的大数据实践案例分享。现场技术热情高涨，座无虚席、交流氛围浓厚。
AI 前线导读：2018 年接近尾声，AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
为了初始化 Spark Streaming 程序，必须创建一个 StreamingContext 对象，它是 Spark Streaming 所有流操作的主要入口。StreamingContext 对象可以用 SparkConf 对象创建。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能，将 PostgreSQL 数据取出，经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
导读：两千多年以前，孔老夫子站在大河边，望着奔流而去的河水，不禁感叹：“逝者如斯夫，不舍昼夜。”老夫子是在叹惜着韶华白首，时光易逝！
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里这波遭“背刺”了： 花了1亿美元收购的开源项目，创始团队离职出走，结果二次创业项目不到一年又卖出去了。 关键是，这个二次创业项目，跟当初卖给阿里那个，不能说毫不相关，只能说……高度相似吧…… 核心业务，都是做Apache Flink这个开源项目的商业化。 △卖给阿里的Ververica官网主页 △新公司Immerok官网主页 消息一出，阿里“冤大头”的说法不胫而走。 而这同一个项目卖两次的操作，也给吃瓜群众看得一愣一愣的： 没签竞业协议？
[ 导读 ] 8月22日，Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月，阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更，修改代码达150万行，接下来，我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。
在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司，尤其是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。
十月，eKuiper 正式发布了 1.7.0 版本。这一版本引入了查询表和可更新 Sink 的概念，支持数据流与外部存储的数据一起计算，进一步完善了流批结合的实时计算能力。与此同时，我们改进了分析函数，支持分流进行有状态计算，添加了更多的分析函数，继续提高规则的表达能力。在外部连接整合方面，我们丰富了source/sink，部分资源整合适配了新的查询表和可更新 Sink 的能力。另外，新版本也着力提高产品运维的能力，优化了管理控制台的外部资源 source/sink 的管理逻辑；提供了规则集的批量导入导出和初始化功能。
对于技术人来说，最可怕的事在于：当技术每天都在更新，自己却没有学习的机会，于是轻易被抛弃……
进入大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术，能够以毫秒级延迟提供计算结果，为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
为什么要构建监控系统 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统，各种业务应用和基础组件（数据库、缓存、消息队列等）共同
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
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代，良好的用户体验是增长的基础，稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司，特别是面向 C 端客户的公司，对业务系统稳定性的要求越来越高，因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司，打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉，不仅造成经济损失，而且严重平台商誉和用户口碑。 大型
本文作者 耿立超，架构师，14年IT系统开发和架构设计经验，CSDN博客专家，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书。 原文链接： https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型！ 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始，大数据技术迎来了十多年的持续发展，其间随着Spark的异军突起，整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”，变得更加完善和强大。 今天，很多企业已经完成了早期对大数据
作者 | 郑思宇 “Flink 已经成为全球范围内实时流计算的事实标准。”用这句话来描绘 Flink 在当前大数据技术领域的地位并不为过。 虽然大数据领域的技术和潮流方向在不断发生改变，但是 Flink 一直处于核心驱动的位置。从流式计算引擎的兴起，到流批一体在企业内部的落地，再到为实现端到端全链路的实时化分析能力而走向舞台中央的流式数仓，Flink 均在其中扮演着重要的角色。 以上每个过程的推进和实现都并不容易，Flink 到底是如何做到的？其背后的推动力是什么？凭什么受到全球企业和开发者的青睐？带着这
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据，经过数据抽取、平铺转换后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus
今日，流式数据处理是大数据里的很重要一环。原因有不少，其中包括： 商业（竞争）极度渴望更快的数据，而转换成流计算则是一个好的方法来降低延迟。 海量的、无穷数据集在现在的商业环境里变的越来越常见，而用专门设计来处理这样数据的系统来应对这些数据则更为容易。 在数据到达时就对他们进行处理能够更加平均地把负载进行均衡，取得更好的一致性和更可预测的计算资源消耗。 尽管业务驱动带来了对流计算兴趣的猛增，但绝大部分现有的流计算系统相比于批处理还不够成熟，而后者已经产生了很多令人激动的、多产的应用。 作为从事海量大规模流计
摘要：Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。滴滴基于 Apache Flink 做了大量的优化，也增加了更多的功能，比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等，使得 Flink 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中，滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache Flink 在滴滴的应用与实践。主要内容为：
作为Spark负责流计算的核心组件，Spark Streaming是整个Spark学习流程当中非常重要的一块。对于Spark Streaming，作为Spark流计算的实际承载组件，我们也需要更全面的掌握。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Spark Streaming实际应用。
导读：本期“谁是数据英雄？传统企业大数据应用案例”给大家介绍《 秦山核电：为何启动国内首个核电大数据咨询项目？ 》。据悉， 中核核电将在秦山站启动国内首个核电大数据咨询项目，旨在利用大数据检测分析设
大家好，我是来自腾讯大数据团队的杨华（vinoyang），很高兴能够参加这次北京的 QCon，有机会跟大家分享一下腾讯实时流计算平台的演进与这个过程中我们的一些实践经验。
---- 作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现，通过实时采集并分析云服务器（CVM）及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据，以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息，高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件，大大减少了开发运维人员的投入。 一、解决方案描述 （一）概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Promethe
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何利用 Python 脚本发送模拟数据到 CKafka 中，之后取 CKakfa 的数据经过简单的算术函数转换存入到 PostgreSQL
状态管理是流计算系统的核心问题之一。在实现流数据的关联操作时，流计算系统需要先将窗口内的数据临时保存起来，然后在窗口结束时，再对窗口内的数据做关联计算。在实现时间维度聚合特征计算和关联图谱特征计算时，更是需要创建大量的寄存用于记录聚合的结果。而CEP的实现，本身就与常说的有限状态机（Finite-state machine，FSM）是密切相关的。不管是为了关联计算而临时保存的数据，还是为了保存聚合计算的数据，抑或是CEP里的有限状态机，这些数据都是流计算应用开始运行之后才创建和积累起来。如果没有做持久化操作，这些数据在流计算应用重启后会被完全清空。正因为如此，我们将这些数据称之为流计算应用的“状态”。从各种开源流计算框架的发展历史来看，大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数，实时调整乱序数据，经过聚合分析后存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanu
在大数据技术发展历程当中，Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架，主打流批一体的计算模式，成为更适应当下需求的技术框架，因此再也技术领域得到更多的重视。今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
先说一下我的环境： Flink 1.9 开发工具：Idea Maven版本：3.3.9 Linux：CentOS 7 演示语言：Scala 2.11
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
黄文辉同学第二篇，请大家支持！ 1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。可以接受来自Kafka、Flume、ZeroMQ、Kinesis、Twitter或TCP套接字的数据源，也可以使用map、reduce、join、window等高级函数表示的复杂算法进行处理。最后，处理的结果数据可以输出到hdfs，redis，数据库（如hbase）等。 2.工作原理 Spark Streaming使用“微批次”
随着流计算领域的不断发展，关于流计算的理论和模型逐渐清晰和完善。Flink是这些流计算领域最新理论和模型的优秀实践。相比Spark在批处理领域的流行，Apache Flink（简称Flink）可以说是目前流计算领域最耀眼的新贵了。Flink是一个分布式流处理和批处理平台，相比Spark偏向于批处理，Flink的核心是流计算引擎。
Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者，它专注与批处理。这种模型对许多情形（比如：为网页建立索引）已经足够，但还存在其他一些使用模型，它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题，就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据，但它处理预计会连续的流数据。考虑到Twitter用户每天生成1.4亿条推文，那么就很容易看到此技术的巨大用途。
问：stream比for循环慢5倍，用这个是为了啥？ 答：互联网是一个新闻泛滥的时代，三人成虎，以假乱真的事情时候发生。作为一个技术开发者，要自己去动手去做，不要人云亦云。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 Flink SQL 提供了 Regular Joins、Interval Joins、Temporal Joins、Lookup Join、Array 展平和
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何实时获取 CKafka 中的 JSON 格式数据，经过 HOP WINDOW（滑动窗口）函数聚合分析后存入 ClickHouse 中。 前
Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。
2020 年，我国提出了「碳达峰、碳中和」的目标，开始大力投入风能和太阳能发电建设。据能源局发布的数据，到 2022 年 8 月为止，风电和太阳能在全国电网的装机容量占比已经超过 28%。
当前无论是传统企业还是互联网公司对大数据实时分析和处理的要求越来越高，数据越实时价值越大，面向毫秒~ 秒级的实时大数据计算场景，Spark 和 Flink 各有所长。CarbonData 是一种高性能大数据存储方案，已在 20+ 企业生产环境上部署应用，其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
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