Index FlumeJava／Millwheel／Dataflow Model的三篇论文 Apache Beam的诞生 Apache Beam的编程模式 ?...Apache Beam的诞生 上面说了那么多，感觉好像和Apache Beam一点关系都没有，但其实不然。...因此，Google就在2016年联合几家大数据公司，基于Dataflow Model的思想开发出了一套SDK，并贡献到了Apache Software Foundation，并且命名为Beam，Beam...Beam的编程模式涉及到4个概念：窗口（Window）、水印（Watermark）、触发器（Triggers）和累加模式（Accumulation），分别解释一下： Window：可以直接理解为一个时间范围...我们可以通过设置合适的时间窗口，Beam会自动为每个窗口创建一个个小的批处理作业任务，分别进行数据处理统计。 第三点：When 何时将计算结果输出？我们可以通过水印以及触发器来完成设置。
起初，Dataflow模型是为了解决Google的广告变现问题而设计的。...最后Google只能基于MillWheel重新审视流的概念设计出Dataflow模型和Google Cloud Dataflow框架，并最终影响了Spark 2.x和Flink的发展，也促使了Apache...水印（Watermarks） 水印是针对事件时间的概念，提供了一种事件时间相对于处理时间是乱序的系统中合理推测无界数据集里数据完整性的工具。...在Dataflow模型中，有四种类型的窗口：Tumbling Windows、Sliding Windows、Session Windows和Custom Windows。...水印用来衡量数据完整性，解决迟到数据的问题。Spark对于水印的理解只是（事件时间-迟到的时间间隔）>计算开始时间，也就是所谓的完美水印，而Flink的水印设计直接来源于Dataflow模型。
“ Apache Flink中提供了基于时间的窗口计算，例如计算五分钟内的用户数量或每一分钟计算之前五分钟的服务器异常日志占比等。因此Apache Flink在流处理中提供了不同时间的支持。” ?...处理时间(Processing Time) 处理时间是执行相应的操作时的系统时间。一般来说就是Apache Flink在执行某条数据的计算的时刻的系统时间。...所以在操作时会把数据分配到不同的不同的窗口进行计算。但是相对于事件时间来说，它更加简单一些，不需要设置Watermarks。 事件时间(Event Time) ?...事件时间是比较好理解的一个时间，就是类似于上面展示的log4j输出到日志中的时间，在大部分的场景中我们在进行计算时都会利用这个时间。例如计算五分钟内的日志错误占比等。...那么在流式计算中做事件时间的处理基于某些原因可能就会存在问题，流处理在事件产生过程中，通过消息队列，到Flink的Source获取、再到Operator。中间的过程都会产生时间消耗。
太慢 窗口的数据早已到齐，而水印却迟迟不到，大家都在等待水印到来触发计算，等还是不等？等多久？...) 窗口触发后，窗口内容被抛弃，之后窗口计算的结果和之前的结果彼此独立，没有相关性。...2、累积(Accumulating) 窗口触发后，窗口内容(一般保存窗口结果即可)被完整保留在后端状态中，后面窗口再次触发计算时，先取出上一次计算的窗口结果，然后根据数据处理逻辑修正结果，最后覆盖掉后端状态中的结果...3、累积和撤回(Accumulating & Retracting) 窗口触发后，窗口内容(一般保存窗口结果即可)被完整保留在后端状态中，后面窗口再次触发计算时，先取出上一次计算的窗口结果，先发给下游作撤回处理...话外音：目前已有go、java、python语言的SDK实现了该模型，实现该模型的数据处理引擎有Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, Google Cloud
继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后，Flink 的热度再度上升。毫无疑问，Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。...Apache Spark 的 2018 年的论文中也有提到： Structured Streaming combines elements of Google Dataflow [2], incremental...Overview Google Dataflow 模型旨在提供一种统一批处理和流处理的系统，现在已经在 Google Could 使用。...Scalable implementation，基于 MillWheel 流式引擎和 Flume 批处理引擎实现的 Google Dataflow SDK，用户无需感知底层系统。...现在回头来看 Dataflow 模型，很多地方看上去都是自然而然的结果，但是不得不说确实为数据处理提供了一套可以参考的方法论或者标准，目前来看 Apache Spark 和 Apache Flink 也都是朝着这个方向发展的
窗口将无边界数据根据事件时间分成一个个有限数据集。我们可以看看批处理这个特例。在批处理中，我们其实是把一个无穷小到无穷大的时间窗口赋予了数据集。 水印是用来表示与数据事件时间相关联的输入完整性的概念。...对于事件时间X的水印是指：数据处理逻辑已经得到了所有时间小于X的无边界数据。在数据处理中，水印是用来测量数据进度的。 触发器指的是表示在具体什么时候，数据处理逻辑会真正地出发窗口中的数据被计算。...Google Cloud Dataflow 就是完全托管的 Beam Runner。...当你使用 Google Cloud Dataflow 服务来运行 Beam Pipeline 时，它会先上传你的二进制程序到 Google Cloud，随后自动分配计算资源创建 Cloud Dataflow... org.apache.beam beam-runners-google-cloud-dataflow-java</
这里会用到一些Google Cloud Dataflow的代码片段，这是谷歌的一个框架，类似于Spark Streaming或Storm 。...通过水印和触发器来回答。可能有无限的变化，常见的模式是使用水印描述给定窗口的输入是否完整，触发器指定早期和后期结果。 结果如何相关？ 通过累计模式来回答，丢弃不同的，累积产生的结果。...提供了一个统一的模型，可以在批处理和流式处理中同时工作，因为批处理实际上只是流的一个子集。...图九 三种累积模式 随着丢弃，累积，累积和撤回的顺序，存储和计算成本在提高，因此累积模式的选择要在正确性，延迟和成本中做出选择。...会话是一种特殊类型的窗口，它捕获数据中的一段活动，它们在数据分析中特别有用。
2016年，Google联合Talend、Cloudera等大数据公司，基于Dataflow Model思想开发出一套SDK，Apache Beam(Batch + Streaming)，其含义就是统一了批处理和流处理的一个框架...Beam的编程模型会涉及到4个概念：窗口、水印、触发器和累加模式 窗口(Window)： 窗口将无边界的数据更具时间实践分成了一个个有限的数据集 水印(Watermark): 用来表示与数据事件时间相关联的输入完整性的概念...在数据处理中，水印是用来测量数据进度的。...Apache Beam最早来自于Google内部产生的FlumeJava。...但是Dataflow Model的程序需要运行在Google的云平台上，如何才能在其它的平台商跑起来呢，所以为了解决这个问题，才有了Apache Beam的诞生 ?
这里会用到一些Google Cloud Dataflow[1]的代码片段，这是谷歌的一个框架，类似于Spark Streaming或Storm。...通过水印和触发器来回答。可能有无限的变化，常见的模式是使用水印描述给定窗口的输入是否完整，触发器指定早期和后期结果。 结果如何相关？ 通过累计模式来回答，丢弃不同的，累积产生的结果。...图二 转换类型 我们从IO源中获取消息，以KV的形式转换，最后求出分数和。...提供了一个统一的模型，可以在批处理和流式处理中同时工作，因为批处理实际上只是流的一个子集。...图九 三种累积模式 随着丢弃，累积，累积和撤回的顺序，存储和计算成本在提高，因此累积模式的选择要在正确性，延迟和成本中做出选择。
处理时间是最简单的概念，不需要协调机器时间和流中事件相关的时间。他提供了最小的延时和最佳的性能。...（小时和分钟不重要，因为窗口大小只有10秒）。 ? 这些消息将落入Windows中，如下所示。...当Flink中的运算符接收到水印时，它明白（假设）它不会看到比该时间戳更早的消息。因此，在“EventTime”中，水印也可以被认为是一种告诉Flink它有多远的一种方式。...再次计算就是DataFlow模型中的Accumulating的情况。...同时，对于sessionWindow的情况，当late element在allowedLateness范围之内到达时，可能会引起窗口的merge，这样，之前窗口的数据会在新窗口中累加计算，这就是DataFlow
Dataflow 一直支持这项任务，即 Apache Spark 和 Apache Flink 所称的“端到端精确一次”，只要在技术上可行的情况下，对于数据源和数据汇。...但是，请记住，这不是Dataflow 使用的，而是仅由非 Dataflow 运行器（如 Apache Spark，Apache Flink 和 DirectRunner）使用的实现。...我们已经看到 Google 内部的 MillWheel 客户通过直接从基于 Bigtable 的状态表中提供数据来做同样的事情，而且我们正在为从 Google 内部使用的 C+±based Apache...Beam 等效版本（Google Flume）中的管道外部访问状态添加一流支持；希望这些概念将来某一天能够真正地传递到 Apache Beam。...带有启发式水印的窗口求和的流和表视图 在这个版本中，您可以非常清楚地看到触发器对状态表的取消分组效果。随着水印通过每个窗口的末尾，它将该窗口的结果从表中取出，并将其与表中的所有其他值分开，向下游传送。
例如，如果应用程序在上午 9:15 开始运行，则第一个每小时处理时间窗口将包括在上午 9:15 和上午 10:00 之间处理的事件，下一个窗口将包括在上午 10:00 和上午 11:00 之间处理的事件...处理时间是最简单的时间概念，不需要流和机器之间的协调。它提供最佳性能和最低延迟。...image.png 事件时间与水印 注意：Flink 实现了数据流模型中的许多技术。 有关事件时间和水印的详细介绍，请查看以下文章。...Streaming 101 by Tyler Akidau The Dataflow Model paper 支持事件时间的流处理器需要一种测量事件时间进度的方法。...下图显示了带有（逻辑）时间戳的事件流，以及内联流动的水印。在此示例中，事件是有序的（相对于它们的时间戳），这意味着水印只是流中的周期性标记。
Flink水印的本质是DataStream中的一种特殊元素，每个水印都携带有一个时间戳。...答案是所有流入水印中时间戳最小的那个。来自官方文档的图能够说明问题。 ?...容易理解，如果所有流入水印中时间戳最小的那个都已经达到或超过了窗口的结束时间，那么所有流的数据肯定已经全部收齐，就可以安全地触发窗口计算了。...两种，分别对应周期性水印和打点（即由事件本身的属性触发）水印，它们的类图如下所示。...对于滑动窗口和滚动窗口是累积（accumulating）策略，对于会话窗口则是累积与回撤（accumulating & retracting）策略。之前讲DataFlow模型时提到过，不废话了。
“No shard left behind”博客文章 尽管在 Cloud Dataflow 的上下文中讨论，动态工作再平衡（或者在 Google 中俗称的液体分片）会自动将额外的工作从滞后的分片重新平衡到系统中其他空闲的工作者身上...我们在本书中讨论的大多数高级流处理语义概念最初都是在 Flume 中首次应用，然后才逐渐进入 Cloud Dataflow，最终进入 Apache Beam。...“Apache Storm 的历史和经验教训” Storm 是 Nathan Marz 的创意，后来他在一篇名为“Apache Storm 的历史和经验教训”的博客文章中详细记录了其创作历程（图 10-...随后，Flume 在谷歌内部可用的综合批处理和流处理方法成为 Dataflow 中包含的完全统一模型的基础。...目前存在的 Beam 运行器包括 Apex、Flink、Spark 和 Google Cloud Dataflow。
CI/CD管道中存在安全漏洞，攻击者可以利用这些漏洞来破坏开发过程并在部署时推出恶意代码。...近日，研究人员在Apache和Google的两个非常流行的开源项目的GitHub环境中发现了一对安全漏洞，可用于秘密修改项目源代码、窃取机密并在组织内部横向移动。...据Legit Security的研究人员称，这些问题是持续集成/持续交付（CI/CD）缺陷，可能威胁到全球更多的开源项目，目前主要影响Google Firebase项目和Apache运行的流行集成框架项目...随着“SolarWinds式”供应链缺陷的激增，他们一直在寻找GitHub生态系统中的缺陷，因为它是开源世界和企业开发中最受欢迎的源代码管理（SCM）系统之一，因此也是将漏洞注入软件供应链的天然工具。...原文链接： https://www.darkreading.com/vulnerabilities-threats/code-injection-bugs-google-apache-open-source-github-project
在这段时间，流式计算一直没有一套标准化、能应对各种场景的模型，直到2015年google发表了The Dataflow Model的论文。...唯一确信的是，新的数据会源源不断而来，老的数据可能会被撤销或更新。 由此，google工程师们提出了Dataflow模型，从根本上对从前的数据处理方法进行改进。...（除了论文，Apache Beam是由google发起的开源项目，基本上就是对Dataflow模型的实现，目前已经成为Apache的顶级项目） Structured Streaming 简介 也许是对Dataflow...数据包含两个维度（即无界表中的两列），timestamp（即事件时间）和word，我们要基于事件时间，做一个滑动窗口（窗口大小10min，滑动周期5min）的wordcount逻辑。...与之前不同，结果表中除了词的统计结果，还要记录它所处的时间窗口，以12:10触发的计算为例，其中包含（12:07,dog）和（12:08,owl）两个事件，由于滑动窗口存在重合，所以计算后的结果表中，12
在 Google 内部，之前本书中讨论过的大多数高级流处理语义概念首先被整合到 Flume 中，然后才进入 Cloud Dataflow 并最终进入 Apache Beam。...编程模型包括我们在本书的大部分内容中所讨论的转换，窗口，水印，触发器和聚合计算。当然，所有这些讨论都包含了思考问题的 what、where、when、how。...我们研究主要内容如下： 未对齐的事件时间窗口（如会话窗口），能够简明地表达这类复杂的分析，同时亦能处理乱序数据。 自定义窗口支持，系统内置窗口很少适合所有业务场景，需要提供给用户自定义窗口的能力。...图 10-33 Apache Beam 的时间轴 具体而言，Beam 由许多组件组成： 一个统一的批量加流式编程模型，继承自 Google DataFlow 产品设计，以及我们在本书的大部分内容中讨论的细节...目前，针对 Apex，Flink，Spark 和 Google Cloud Dataflow 存在对应的 Beam 引擎适配。
代码用Dataflow SDK实施后，会在多个后端上运行，比如Flink和Spark。Beam支持Java和Python，与其他语言绑定的机制在开发中。...，在开源生态和云计算兴起之后，Google也是受够了闭源的痛苦，据说为了给用户提供HBase服务，Google还为BigTable写了兼容HBase的API，在Google看来这就是一种羞辱，痛定思痛，...Google开始走开源之路，将自己的标准推广给社区，这就是Apache Beam项目诞生的整个大背景。...它的特点有： 统一的：对于批处理和流式处理，使用单一的编程模型； 可移植的：可以支持多种执行环境，包括Apache Apex、Apache Flink、Apache Spark和谷歌Cloud Dataflow...对此，Data Artisan的Kostas Tzoumas在他的博客中说： “在谷歌将他们的Dataflow SDK和Runner捐献给Apache孵化器成为Apache Beam项目时，谷歌希望我们能帮忙完成
Flink概述 Flink是Apache的一个顶级项目，Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。...，而一些新的框架实现也是部分源于Google新的三驾马车的概念。...背景： 2016 年 2 月份，谷歌及其合作伙伴向 Apache 捐赠了一大批代码，创立了孵化中的 Beam 项目（ 最初叫 Apache Dataflow）。...这些代码中的大部分来自于谷歌 Cloud Dataflow SDK——开发者用来写流处理和批处理管道（pipelines）的库，可在任何支持的执行引擎上运行。...当时，支持的主要引擎是谷歌 Cloud Dataflow，附带对 Apache Spark 和 开发中的 Apache Flink 支持。如今，它正式开放之时，已经有五个官方支持的引擎。
首先上映的 3 部电影是该系列中的第 4、5、 6 部（这是事件时间），它们的上映年份分别是 1977 年、1980 年和 1983 年 （这是处理时间）。...在现实世界中，许多因素（如连接暂时中断，不同原因导致的网络延迟， 分布式系统中的时钟不同步，数据速率陡增，物理原因，或者运气差）使 得事件时间和处理时间存在偏差（即事件时间偏差）。...窗口 时间窗口是最简单和最有用的一种窗口。它支持滚动和滑动。 比如一分钟滚动窗口收集最近一分钟的数值，并在一分钟结束时输出总和： ?...水印是嵌在流中的常规记录，计算程序通 过水印获知某个时间点已到。收到水印的窗口就知道 不会再有早于该时间的记录出现，因为所有时间戳小于或等于该时间的事 件都已经到达。...相关文章： Streaming-大数据的未来 实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow 数据架构的未来——浅谈流处理架构
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