腾讯实时的流式计算

是一种云计算技术，用于处理实时数据流并实时生成计算结果。它可以帮助用户快速处理大规模的实时数据，并实时响应数据变化。

腾讯云提供了一款名为"腾讯云流计算"的产品，用于支持实时的流式计算。该产品具有以下特点和优势：

高性能：腾讯云流计算基于分布式架构，能够实时处理大规模数据流，并具备高吞吐量和低延迟的特点。
弹性扩展：腾讯云流计算可以根据实际需求自动扩展计算资源，以应对不同规模的数据处理需求。
简化开发：腾讯云流计算提供了易于使用的开发工具和接口，使开发人员可以快速构建和部署流式计算应用程序。
高可靠性：腾讯云流计算具备高可靠性和容错性，能够保证数据处理的准确性和稳定性。

腾讯云流计算适用于许多场景，包括实时数据分析、实时监控、实时推荐、实时风控等。它可以广泛应用于金融、电商、物联网、广告等行业。

更多关于腾讯云流计算的信息，您可以访问腾讯云官方网站的产品介绍页面：腾讯云流计算

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什么是实时流式计算？

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。

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Storm——分布式实时流式计算框架

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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。

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探寻流式计算

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Golang框架实战-KisFlow流式实时计算框架(5)-Function调度

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

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实时数仓：流式数据建模

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

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学习Storm、Spark Streaming流式实时分布式计算系统的设计要点

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腾讯基于 Flink 的实时流计算平台演进之路

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 。...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。

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Spark Streaming 流式计算实战

如果我们发现日志产生的时间和到达的时间相差超过的一定的阈值，那么会放到 delay 目录，否则放在正常的 normal 目录。...实时性也能得到保证，譬如我的 batch interval 设置为一分钟那么我们就能保证一分钟左右的延迟，事实上我们的业务场景是可以容忍半小时左右的。...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。...如果我们发现日志产生的时间和到达的时间相差超过的一定的阈值，那么会放到 delay 目录，否则放在正常的 normal 目录。...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.

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百度爱番番基于图技术、流式计算的实时CDP建设实践

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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。

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Spark Streaming流式计算的WordCount入门

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

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StreamingPro 简化流式计算配置

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

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聊聊我与流式计算的故事

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