导读:火灾已经爆发后才知道救火,交通已经阻塞后才知道疏通,羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞,股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前,或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知,并且及时采取应对措施呢?
内容来源:2018 年 6 月 23 日,阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
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!
在大数据时代的初期,我们面临的数据主要是大容量的静态数据集,针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而,随着大数据时代的演进,具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见,人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值,于是推动了大数据技术的演进。
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:
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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!
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理,然后再通过批处理层进行离线处理,最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据,并且可以保证数据的一致性,但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
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。
实时流计算服务(Cloud Stream Service,简称CS),是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务,全托管的方式用户无需感知计算集群,只需聚焦于Stream SQL业务,即时执行作业,完全兼容Apache Flink(1.5.3版本)API和Apache Spark(2.2.1版本)API。
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。
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:
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了!
某客户基于TKE容器自建Flink大数据平台,集群规模近千台cvm,该客户线上流计算任务均运行在该平台上,由于客户业务发展较快,某日一关键推荐算法类计算任务出现超时、任务失败问题。
流计算 Oceanus 是位于云端的流式数据汇聚、计算服务。只需几分钟,您就可以轻松构建网站点击流分析、电商精准推荐、物联网 IoT 等应用。流计算基于 Apache Flink 构建,提供全托管的云上服务,您无须关注基础设施的运维,并能便捷对接云上数据源,获得完善的配套支持。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一,其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用,实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动,每年双十一购物节,除疯狂购物外,最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集,数据计算,数据校验,最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内,顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒,通过多条链路流计算备份确保万无一失。
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。
实时即未来,最近在腾讯云流计算 Oceanus 进行 Flink 实时计算服务,以下为使用自定义图数据库 Nebula Graph Connector 的实践。分享给大家~
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
复杂而又变化多端的中高频量价因子的研究和开发已经成为众多量化私募最重要的工作之一。DolphinDB作为一个一站式的时序数据存储、分析和实时计算平台,可以帮助金工和IT人员将复杂的因子快速转化成能在研发或生产环境中高效运行的计算机脚本。
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。
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
Flink 从 2014 年诞生之后,已经发展了将近 10 年,尤其是最近这些年得到了飞速发展。在全球范围内,Flink 已经成为了实时流计算的事实标准,成为大数据技术栈中不可或缺的一部分。在 2023 年终盘点之际,InfoQ 有幸采访了 Apache Flink 中文社区发起人、阿里云开源大数据平台负责人王峰(莫问),了解他对大数据技术栈的看法,以及 Flink 的进展和未来规划。
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系,有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例,介绍了其中可能存在的一些性能问题,并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
01. 背景介绍 监控与报警系统对于业务生产环境来说是不可或缺的,一旦有故障发生,需要有完善的监控告警链路,保证告警消息可以实时完成推送并进行处理。 腾讯云事件总线(EventBridge)是一款安全、稳定、高效的无服务器事件管理平台。事件中心的事件总线可以接收来自您自己的应用程序、软件即服务(SaaS)和腾讯云服务的实时事件及相关数据流,通过集成消息推送和 SCF 云函数,可以实现邮件、短信、企业微信、钉钉、飞书等多种方式的通知。 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 A
1. 前言 计算机的基本工作就是处理数据,包括磁盘文件中的数据,通过网络传输的数据流或数据包,数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用,数据规模不断增加,TB、PB量级成为常态,对数据的处理已无法由单台计算机完成,而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理,除了与存储系统打交道外,还涉及计算任务的分工,计算负荷的分配,计算机之间的数据迁移等工作,并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全,情况要复杂得多。 举一个简单的例子,假设我们要从销售记录中统计各种
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……
但客户需求场景更多是“t+1”形式,只需对当日、当周、当月数据进行分析,这些诉求仅离线分析就可满足。
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
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。
静态数据:为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据。
采访嘉宾|王峰(莫问) 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一,Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎,同时支持流批执行模式,并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年,它被接纳为 Apache 孵化器项目,仅仅几个月后,它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说,阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量,阿里从 2015 年开始调研 Flink,并于 2016 年第一次在搜
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
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。
在实际生产的过程中,大量数据在不断地产生,例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等,以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据,这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生,然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景,而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
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
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
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
本文作者:腾讯新闻商业化数据高级工程师 罗强 摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户,业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂,业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中,更快的响应用户需求、精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设
摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户,业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂,业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中,更快的响应用户需求、精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内
在Spark框架当中,提起流计算,那么主要就是Spark Streaming组件来负责。在大数据的发展历程当中,流计算正在成为越来越受到重视的趋势,而Spark Streaming流计算也在基于实际需求不断调整。今天的大数据学习分享,我们就主要来讲讲Spark 实时流计算。
流计算 Oceanus 两周年 腾讯云流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台,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。腾讯内部的流计算 Oceanus平台每秒接入数据峰值达到数亿条,每天接入数据量高达到十万亿条,实时计算量超万亿次。腾讯云流计算 Oceanus从2020年初公测到现在已经对外稳定服务超过2年,产品一直在飞速发展,快速迭代,帮忙用户便捷对接丰富的云上数据源,实现海量数据的实时处理和分
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。
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
当一个服务模块的输入和输出都是流的时候,我们称其为流服务。流服务的好处在于其可以直观地描述业务执行流程。
作者:腾讯云云函数团队产品经理April 导语|本文演示了如何捕获流计算 Oceanus (Flink) 集群状态变更,并通过事件总线(EventBridge)发送到企业微信或钉钉、飞书客户端。 背景介绍 监控与报警系统对于业务生产环境来说是不可或缺的,一旦有故障发生,需要有完善的监控告警链路,保证告警消息可以实时完成推送并进行处理。 腾讯云事件总线(EventBridge)[1] 简称 EB,是一款安全、稳定、高效的无服务器事件管理平台。事件中心的事件总线可以接收来自您自己的应用程序、软件即服务(Sa
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。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦~ 图片案例名称案例简介使用流计算 Oceanus 和 ES 构建日志分析系统介绍从 mysql 数据库采集数据到流计算服务 Oceanus 进行分析,最后输出到 ElasticSearch 服务的实践。可作为日志搜索场景解决方案使用。使用 MySQL 关联 HBase 维表数据到 ClickHouse介绍结合 MySQL 数据库、流计算 Oceanus、HBase 以及云数据仓库 ClickHouse 来构建实时数仓,并通过流计算 Oceanus 读取 MyS
Flink的出现是2014年大数据发展的一个重要的事件。 Data Artisans这家位于柏林的大数据创业公司目前是Flink背后的公司。就像DataBricks是Spark的主要开发者一般。我们都知道柏林理工早在2008年就开始做大数据开发,教授的上一代数据引擎并不成功。据他们自己说是受到了MillWheel的影响,决定推倒重来,做一个牛逼的大数据系统。这个系统以Streaming为核心,提供各种各样高级的Window的定义以及low latency的执行框架。然后这样一来Batch会成为Strea
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