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？...但是这种模型肯定会带来离线批处理所不存在的两个问题：正确性与时间。 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。...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。
这些API定义明确，并且诸如Map-Reduce之类的标准概念在所有框架中都遵循几乎相似的语义。 但是，直到今天，实时数据处理领域的开发人员都在为该领域的某些特性而苦苦挣扎。...因此，他们在不知不觉中创建了一条路径，该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...05：00：03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...您的配置有多大？ 如果配置很大，则仅当配置可以拆分到多个服务器时才应使用应用程序内状态，例如，一个配置为每个用户保留一些阈值。可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。 更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”
本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍在使用...Flink SQL开发计算作业过程中，针对遇到的痛点，腾讯云实时计算服务Oceanus所进行的优化与扩展，以及实践总结。...点击可观看精彩演讲视频 一、腾讯云流计算服务 今天的内容主要分两大部分：第一部分向大家快速介绍现在腾讯云上流式计算服务的基本情况，后一个较大的重点分为三个部分——我们在实时的业务过程中针对Flink...内部业务像比较重要的微信、QQ、QQ音乐、腾讯视频等都已经使用了我们的实时计算服务。...讲师简介 杜立 腾讯大数据专家工程师 腾讯大数据专家工程师，Oceanus实时计算平台研发负责人，2018年加入腾讯，一直从事于实时计算相关领域的研发工作，目前主要专注于腾讯云及内部Flink SQL相关的扩展与优化
因此，他们在不知不觉中创建了一条路径，该路径导致了应用程序中相当常见的错误。 让我们看一下在设计实时应用程序时可能需要克服的一些陷阱。...05：00： 03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...数据流中异常的延迟 大多数实时数据应用程序使用来自分布式队列的数据，例如Apache Kafka，RabbitMQ，Pub / Sub等。...您的配置有多大？ 如果配置很大，则仅当配置可以拆分到多个服务器时才应使用应用程序内状态，例如，一个配置为每个用户保留一些阈值。可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。
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...国内外各大网站使用，例如雅虎、阿里、度 官网 http://storm.apache.org/ 特点 Storm是个实时的、分布式以及具备高容错的计算系统 Storm进程常驻内存...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：...四 计算模型 ? 1.Topology(译为拓扑结构) – DAG有向无环图的实现 对于Storm实时计算逻辑的封装....（其实，从客户端的角度来说，DPRC 与普通的 RPC 调用并没有什么区别。） DRPC设计目的： 为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。
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。...虽然，这些操作实时性不像online业务要求毫秒，但是也是秒级的。对spark批处理提出更多要求。...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。 ?...大量实时业务产生的实时数据，首先放在一个队列中，例如kafka，Spark streaming 从kafka中取出micorbatch进行处理。...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。
流计算：实时获取来自不同数据源的海量数据，经过实时分析处理，获得有价值的信息(实时、多数据结构、海量)。 流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。...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。...因此，对于流系统而言，数据是实时且不终止(无界)的。 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。
本文来自BITMOVIN，由Jameson Steiner编辑，文章主要内容是“实时低延迟流式传输”。 什么是实时低延迟？...较低的实时延迟意味着客户端靠近实时边缘，并且缓冲区级别较低。因此，最长可达到的缓冲区级别受到当前实时延迟的限制。这是QoE的折中：延迟与播放稳定性。 用于客户端的自适应流传输的带宽估计很困难。...MPD会指定流可用性的开始时间(Availability Start Time)和一个恒定的段持续时间，例如2秒。使用这些值，播放器可以计算出当前有多少段在可用性窗口中，以及它们各自的可用性开始时间。...这样，对于流的任何给定呈现时间，都可以知道相应的wall-clock时间。然后可以通过确定相应的wall-clock时间并从当前wall-clock时间中减去它来计算给定回放位置的延迟时间。...分别计算端到端延迟(EEL)和编码显示延迟(EDL)。 客户端时间同步 播放客户端上的精确时间/时钟对于涉及客户端wallclock时间的计算(如段可用性计算和延迟计算)是必要的。
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...context.Context, flow kis.Flow) error {log.Logger().InfoF("KisFunctionS, 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("KisFunctionV, flow = %+v\n", flow)// 通过KisPool 路由到具体的执行计算
流式数据模型 架构设计 数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似，数据模型整体上分为5层（ODS、DWD、DWS、ADS、DIM）。 ?...但在进行指标计算时，事实数据实时进行订阅，使用到的维度表数据不会进行实时更新获取，而使用的是T-2的离线数据。且维度表数据会存储在DIM层中，在计算时进行获取。...首先是因为维度数据变化比较缓慢，其次如果维度也进行实时更新，那么当天计算出来的数据一致性就会出现问题，比如2点前的计算结果是维度未更新时的结果，2点后的计算结果是维度更新后的结果。...但T-1的数据，是在0点之后通过ETL抽取到离线系统进行计算，而计算过程需要一段时间，假设凌晨2点计算完成，那2点之前的实时数据在计算时，使用的依然是T-2的旧维度数据。...这里的计算流向是：Kafka作为ODS层，存储实时数据；实时流计算任务从ODS获取数据进行计算，计算结果作为DWD层数据，写入到Kafka中存储，供下游实时计算，并且为了与离线系统保持一致，也会推送到离线系统中进行存储
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？...流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。...Spark是实时计算的系统，支持流式计算，批处理和实时查询。...而每天处理海量的用户数据，需要一个低延时高可靠的实时流式分布式计算系统。 新闻聚合：新闻时效性非常重要，如果在一个重大事情发生后能够实时的推荐给用户，那么肯定能增大用户粘性，带来可观的流量。...大型集群的监控：自动化运维很重要，集群监控的实时预警机制也非常重要，而流式系统对于日志的实时处理，往往是监控系统的关键。 等等。 流式实时分布式计算系统就是要解决上述问题的。
流式计算则是彻底去掉批的概念，对流数据实时处理。也就是针对无界的、动态的数据进行持续计算，可以做到毫秒级延迟。在海量数据时代竞争激烈的今天，对企业洞察来说尤为如此，越快挖掘的数据业务价值越高。...3.2 流式计算引擎选择对于主流计算框架的对比，比如Apache Flink、Blink、Spark Streaming、Storm，网上有很多资料，大家也请自行调研就好 ，比如如下，详见链接：https...另外，如何做到流式计算下的数据实时更新，也影响存储组件的选择。Apache Kudu 是 Cloudera 开源的列式存储引擎，是一种典型的HTAP(在线事务处理/在线分析处理混合模式)。...图片4.3.3 实时存算4.3.3.1 流计算爱番番RT-CDP核心能力都是依托Apache Flink+Kafka实现。在实时流之上进行的流计算，做到毫秒的数据延迟。...实时计算做到了数十万TPS的实时处理、实时持久化，做到毫秒级延迟。支持企业海量数据、高并发下毫秒级实时分析。
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
腾讯实时计算团队为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。...腾讯选择用 Flink 作为新一代的实时流计算引擎，并对社区版的 Flink 进行了深度的优化，在此之上构建了一个集开发、测试、部署和运维于一体的一站式可视化实时计算平台—— Oceanus 。...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。 ?...18 年下半年，我们的 Oceanus 平台已经有足够的能力来构建常见的流计算应用，我们部门内部的一些实时流计算业务也已经在平台上稳定运行，于是我们开始为腾讯云、腾讯其他事业群以及业务线提供流计算服务。...以上就是腾讯使用 Flink 的整个历程。 ? 这幅图展示了，Flink 目前在腾讯内部已经为一些我们耳熟能详的产品提供实时计算的服务。
欢迎您关注《大数据成神之路》 腾讯实时计算团队为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。...腾讯选择用 Flink 作为新一代的实时流计算引擎，并对社区版的 Flink 进行了深度的优化，在此之上构建了一个集开发、测试、部署和运维于一体的一站式可视化实时计算平台——Oceanus。...Flink 在腾讯实时计算概况简介 ? 首先，我们进入第一个议题。Flink 在腾讯正式被考虑替代 Storm 是在 2017 年。...18 年下半年，我们的 Oceanus 平台已经有足够的能力来构建常见的流计算应用，我们部门内部的一些实时流计算业务也已经在平台上稳定运行，于是我们开始为腾讯云、腾讯其他事业群以及业务线提供流计算服务。...以上就是腾讯使用 Flink 的整个历程。 ? 这幅图展示了，Flink 目前在腾讯内部已经为一些我们耳熟能详的产品提供实时计算的服务。
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。...另外未来等另外一个项目稳定，会释放出来配合StreamingPro使用，它可以让你很方便的读写HBase,比如可以为HBase 表 添加mapping，类似ES的做法,也可以不用mapping，系统会自动为你创建列..."groupId":"kk3", "outputTable": "abc" } ] } 我们配置了一个Kafka流，一个普通的CSV...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。...abc.content", "outputTableName": "finalOutputTable" } ] }, 我这里做了简单的join
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。...比如运营人员修改全量规则时，整个计算流程要耗时一上午，也就谈不上实时计算了。 CTO 几次找团队负责人，并严厉批责成他尽快优化。...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
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。...clojure in Action 艺龙开始发力移动互联网，业务量的激增，优惠券计算服务开始遇到了瓶颈。 比如运营人员修改全量规则时，整个计算流程要耗时一上午，也就谈不上实时计算了。...在阅读优惠券计算服务的代码中，我发现两个问题： 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求，主要是查询特定的酒店数据，用于后续计算； 每次计算时需要查询基础配置数据，它们都是从数据库中获取。...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
前言 有的时候我们只要按条处理，追求实时性而非吞吐量的时候，类似Storm的模式就比较好了。...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...StreamingPro自身设计之初就是为了支持多引擎的，所以改造成本很低，昨天花了一下午，晚上加了会班就重构完了。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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