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Apache Kafka - 流式处理

Kafka的设计使其成为流式处理系统的理想数据源，因为它具有高吞吐量、低延迟和可靠性，并且能够轻松地扩展以处理大量数据。...移动间隔等于窗口大小为“滚动窗口”,随每记录移动为“滑动窗口”。 窗口可更新时间:计算00:00-00:05平均值,1小时后00:02事件,是否更新00:00-00:05窗口结果?...窗口大小影响操作结果的灵敏度和平滑度,移动间隔决定结果更新频率,可更新时间决定迟到事件是否参与运算。窗口可与时间对齐或不对齐。...支持时间独立事件的框架:如Dataflow和Streams维护多个聚合时间窗口,更新事件,且可配置窗口大小。窗口越大,本地状态内存需求越高。...定义多个时间窗口以管理历史状态,重排时间窗口内乱序事件,直接覆盖更新结果可以有效解决此类问题。 Streams提供的本地状态管理、时间窗口支持和压缩日志主题写入使其可以高效处理乱序和迟到事件。

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Kafka Streams概述

这使得应用程序能够对特定时间段（例如每小时或每天）的数据执行计算和聚合，并且对于执行基于时间的分析、监控和报告非常有用。 在 Kafka Streams 中，有两种类型的窗口：基于时间和基于会话。...基于时间的窗口将数据分组为固定或滑动的时间间隔，而基于会话的窗口则根据定义的会话超时对数据进行分组。...Kafka Streams 中基于时间的窗口是通过定义窗口规范来实现的，该规范包括固定或滑动时间间隔，以及考虑迟到数据的宽限期。...Kafka Streams 中基于会话的窗口是通过定义会话间隙间隔来实现的，该间隔指定两个事件在被视为单独会话之前可以经过的时间量。...会话间隙间隔可用于将事件分组为会话，然后可以使用会话窗口规范来处理生成的会话。 Kafka Streams 中的窗口化是一项强大的功能，使开发人员能够对数据流执行基于时间的分析和聚合。

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Kafka Streams - 抑制

Kafka Streams支持以下聚合：聚合、计数和减少。...reduce操作的结果类型不能被改变。在我们的案例中，使用窗口化操作的Reduce就足够了。 在Kafka Streams中，有不同的窗口处理方式。请参考文档。...我们对1天的Tumbling时间窗口感兴趣。 注意：所有的聚合操作都会忽略空键的记录，这是显而易见的，因为这些函数集的目标就是对特定键的记录进行操作。...Kafka-streams-windowing 在程序中添加suppress(untilWindowClose...)告诉Kafka Streams抑制所有来自reduce操作的输出结果，直到 "窗口关闭...◆压制和重放问题 当我们重放来计算一个较长时期的汇总统计时，问题就更明显了。流媒体时间变得很奇怪，聚合窗口也过期了，我们得到以下警告。

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spark streaming知识总结

Windowed transformations window操作需要两个参数，窗口持续时间和滑动持续时间。这两个必须是多个StreamingContext的batch时间区间。...DStream数据源时间间隔是10秒。想创建滑动窗口上一个30秒（或则上3batches)），我们应该设置windowDuration30秒。...sliding时间间隔，默认是batch时间间隔，控制DStream刷新计算结果。如果我们的DStream batch时间区间为10秒，我们想计算我们的window，只能在每个第二batch。...因此，需要小心设置checkpoint 的时间间隔。设置得越小，checkpoint 次数会越多，占用空间会越大；如果设置越大，会导致恢复时丢失的数据和进度越多。...它提供KafkaUtils对象，通过StreamingContext 和 JavaStreamingContext创建kafka消息的DStream. 因为它订阅多个topic.

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RocketMQ Streams：将轻量级实时计算引擎融合进消息系统

，系统通过 checkpoint 系统消息实现，在提交 offset 前发送 checkpoint 消息，通知所有算子刷新内存。...RocketMQ Streams Window 实现方式： 1）支持滚动、滑动和会话窗口，支持事件时间和自然时间（消息进入算子的时间）； 2）支持 Emit 语法，可以在触发前或触发后，每隔 n 段时间...，更新一次数据；比如 1 小时窗口，窗口触发前希望每分钟看到最新结果，窗口触发后希望不丢失迟到一天内的数据，且每 10 分钟更新数据。...解决办法 RocketMQ Streams 在云安全的应用 - 流计算 基于安全场景打造轻量级计算引擎，基于安全高过滤的场景特点，可以针对高过滤场景优化，然后再做较重的统计、窗口、join 操作，因为过滤率比较高...，可以用更轻的方案实现统计和 join 操作； SQL 和引擎都可热升级 业务结果 1）规则覆盖：自建引擎，覆盖 100% 规则（正则，join，统计）； 2）轻资源，内存是公共云引擎的 1/24，

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11 Confluent_Kafka权威指南 第十一章：流计算

当前间隔等于窗口大小时，有时候被称为滚动窗口。当窗口在每个记录上移动时，有时候称为滑动窗口。 窗口保持可更新的时间，我们五分钟移动平均线计算了00:00-00:05窗口的平均时间。...如果一个聚合窗口的结果需要由一个延迟事件而更新，Kafka流将简单的为这个聚合窗口编写一个新的结果，它讲覆盖之前的结果。...输入、输出，在某些情况下，还有中间结果。为了使这些更容易，我们建议通过像GSon，Avor、ProtoBufs或者类似的项目生成这些Serdes。...7.聚合结果是要给表，其中以计时器和时间窗口为key，聚合结果为value。我们正在将表转换为事件流。并包含整个时间窗口定义的key替换我们自己的key，该key只包含计时器和窗口的开始时间。...，它可以从kafka中查找它在流中最后的位置，并从失败前提交的最后一个offset继续处理，注意，如果本地存储状态丢失了，Streams应用程序总是可以从它在kafka中存储的更改日志中共重新创建它。

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Spark Structured Streaming + Kafka使用笔记

可以使用Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time windows （事件时间窗口）， stream-to-batch...，以供后面时间窗口聚合使用。...时间窗口 如果我们要使用groupby()函数对某个时间段所有的数据进行处理，我们则需要使用时间窗口函数如下： Dataset windowtboxDataSet = tboxDataSet...都支持 Append 和 Complete 输出模式。 这应该用于低数据量的调试目的，因为在每次触发后，整个输出被收集并存储在驱动程序的内存中。...partition 是一个表示输出分区的 id ，因为输出是分布式的，将在多个执行器上处理。 open 可以使用 version 和 partition 来选择是否需要写入行的顺序。

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Flink优化器与源码解析系列--让Flink飞奔起来这篇文章就够啦(一)

Spark CheckPoint实现： 仅存储Spark程序的状态CheckPoint将DAG中比较重要的中间数据做一个检查点将结果存储到一个高可用的地方，但是不保证Kafka和Mysql...滚动窗口(tumbling window，没有重叠) 滑动窗口(sliding window，有重叠) 会话窗口(session window，中间有一个不活动的间隙) 滚动窗口 滚动窗口分配器元素分配给固定窗口大小的窗口...与滚动窗口和滑动窗口不同的是，会话窗口不会重叠， 也没有固定的开始和结束时间。...流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。...用于时间戳单调递增的流的时间戳分配器和水印生成器。在这种情况下，流的本地水印很容易生成，因为它们严格遵循时间戳。

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Kafka Stream(KStream) vs Apache Flink

image.png 示例 1 以下是本示例中的步骤： 从 Kafka 主题中读取数字流。这些数字是由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。 定义5秒间隔的翻滚窗口。...最后，Kafka Stream 花了 15 秒以上的时间将结果打印到控制台，而 Flink 是即时的。这对我来说看起来有点奇怪，因为它为开发人员增加了额外的延迟。...示例 2 以下是本例中的步骤 从 Kafka Topic 中读取数字流。这些数字是作为由“[”和“]”包围的字符串产生的。所有记录都使用相同的 Key 生成。 定义一个5秒的翻滚窗口。...将结果发送到另一个 Kafka Topic。...最后，在运行两者之后，我观察到 Kafka Stream 需要额外的几秒钟来写入输出主题，而 Flink 在计算时间窗口结果的那一刻将数据发送到输出主题非常快。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

Aggregation Window Operations on Event Time （事件时间窗口操作） 处理 Late Data （迟到数据）和 Watermarking （水印） Join...因为它仍然在 watermark 12:04 之前的触发器，引擎仍然将 intermediate counts （中间计数）保持为状态并正确 updates the counts of the related...与之前的 Update Mode 类似，引擎维护 intermediate counts for each window （每个窗口的中间计数）。...Trigger interval （触发间隔）: 可选，指定触发间隔。 如果未指定，则系统将在上一次处理完成后立即检查新数据的可用性。...基于存储在数据库中的 metadata （元数据）， writer 可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以跳过再次提交它们。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark Streaming 编程指南 | ApacheCN

这个 batch interval（批间隔）必须根据您的应用程序和可用的集群资源的等待时间要求进行设置. 更多详情请参阅 优化指南 部分....window length（窗口长度） - 窗口的持续时间（图 3）. sliding interval（滑动间隔） - 执行窗口操作的间隔（图 2）....，这些操作都需要用到上文提到的两个参数 - windowLength（窗口长度） 和 slideInterval（滑动的时间间隔）.....为了避免恢复时间的这种无限增加（与依赖关系链成比例）, 有状态转换的中间 RDD 会定期 checkpoint 到可靠的存储（例如 HDFS）以切断依赖关系链...., 则以 atomically （原子方式）提交 partition data （分区数据）和 identifier （标识符）.否则, 如果已经提交, 请跳过更新.

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Spark Streaming快速入门系列（7）

时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。 对DStream进行操作就是对RDD进行操作，计算处理的结果可以传给外部系统。...图解 在短时间范围内去计算一个周期性频繁的一个大的时间段的这样的一个结果，这样的一个需求，用窗口函数很快就可以解决了。...滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示， 我们可以事先设定一个滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)，并且设定滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)， 比如设置滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间...)为24H,设置滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)为1H 那么意思就是:每隔1H计算最近24H的数据 ?...因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。 官方现在已经不推荐这种整合方式 ?

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【Spark Streaming】Spark Streaming的使用

时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。 对DStream进行操作就是对RDD进行操作，计算处理的结果可以传给外部系统。...3、reduceByKeyAndWindow 图解 滑动窗口转换操作的计算过程如下图所示， 我们可以事先设定一个滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)，并且设定滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算...)， 比如设置滑动窗口的长度(也就是窗口的持续时间)为24H,设置滑动窗口的时间间隔(每隔多长时间执行一次计算)为1H 那么意思就是:每隔1H计算最近24H的数据 代码演示 import org.apache.spark.streaming.dstream...因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。...，但是可能会因为sparkStreaming和ZK中保存的偏移量不一致而导致数据被消费了多次。

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Kafka Streams 核心讲解

这些配置在 Broker 层面 和 Topic 层面都可以进行设置。Kafka Streams 中默认的时间戳抽取器会原样获取这些嵌入的时间戳。...需要注意的是，Kafka Streams 的端到端一次性语义与其他流处理框架的主要区别在于，Kafka Streams 与底层的 Kafka 存储系统紧密集成，并确保输入 topics offset 的提交...对于无状态操作，无序数据不会影响处理逻辑，因为一次只考虑一条记录，而无需查看过去已处理记录的历史；但是对于有状态操作（例如聚合和join），乱序数据可能会导致处理逻辑不正确。...在Kafka Streams中，具体而言，用户可以为窗口聚合配置其窗口运算，以实现这种权衡（详细信息可以在《开发人员指南》中找到）。...例如， Kafka Streams DSL 会在您调用诸如 join（）或 aggregate（）等有状态运算符时，或者在窗口化一个流时自动创建和管理 state stores 。

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最简单流处理引擎——Kafka Streams简介

Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。...Streaming需要能随着时间的推移依然能计算一定时间窗口的数据。...2、推理时间的工具：这可以让我们超越批量计算。 好的时间推理工具对于处理不同事件的无界无序数据至关重要。 而时间又分为事件时间和处理时间。 还有很多实时流式计算的相关概念，这里不做赘述。...Kafka在这当中提供了最常用的数据转换操作，例如map，filter，join和aggregations等，简单易用。 当然还有一些关于时间，窗口，聚合，乱序处理等。...因此，除了日志条目之外不会有任何STDOUT输出，因为结果会写回Kafka。

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Spark Streaming消费Kafka数据的两种方案

；最后提交给 Spark 引擎进行运算，得到批量结果数据，因此其也被称为准实时处理系统。...窗口时间间隔 窗口时间间隔又称为窗口长度，它是一个抽象的时间概念，决定了 SS 对 RDD 序列进行处理的范围与粒度，即用户可以通过设置窗口长度来对一定时间范围内的数据进行统计和分析。...假如设置批处理时间间隔为 1s，窗口时间间隔为 3s。...它指的是经过多长时间窗口滑动一次形成新的窗口，滑动时间间隔默认情况下和批处理时间间隔相同，而窗口时间间隔一般设置的要比它们两个大。...在这里必须注意的一点是滑动时间间隔和窗口时间间隔的大小一定得设置为批处理时间间隔的整数倍。 如下图，批处理时间间隔是 1 个时间单位，窗口时间间隔是 3 个时间单位，滑动时间间隔是 2 个时间单位。

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最简单流处理引擎——Kafka Streams简介

Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。...Streaming需要能随着时间的推移依然能计算一定时间窗口的数据。...2、推理时间的工具：这可以让我们超越批量计算。 好的时间推理工具对于处理不同事件的无界无序数据至关重要。 而时间又分为事件时间和处理时间。 还有很多实时流式计算的相关概念，这里不做赘述。...Kafka在这当中提供了最常用的数据转换操作，例如map，filter，join和aggregations等，简单易用。 当然还有一些关于时间，窗口，聚合，乱序处理等。...因此，除了日志条目之外不会有任何STDOUT输出，因为结果会写回Kafka。

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零距离接触Flink:全面解读流计算框架入门与实操指南

运行和结果 编译打包项目,使用FlinkClient提交Job: mvn clean package bin/flink run target/wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar 运行程序...输出结果 将结果输出到Kafka或打印: tableEnv.toRetractStream[Row]... 通过Table API和SQL的时间窗口支持,可以更高效地操作和处理时间序列数据流。...滑动窗口以固定时间间隔滑动,窗口重合部分可重复计算。 2. 窗口分配 每条事件根据时间戳分配到对应的窗口份组中。...窗口会将中间结果保存在状态后端(如RocksDB)。 4. 窗口结果输出 窗口被关闭时(到期),将最终结果输出。 也可以提前输出或定期输出中间结果。 5....同批次时间窗口处理逻辑 如果一次从Kafka拉取的数据中,有一半的数据在当前时间窗口内,一半在窗口外,Flink会进行如下处理: 先根据事件时间戳,将数据分配到对应的时间窗口分区组(keyed state

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Kafka Stream 哪个更适合你？

数据可以从多种来源（例如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字）获取，并且使用一些复杂的算法（高级功能，例如映射、归约、连接和窗口等）对数据进行处理。 ?...Kafka Stream Kafka Streams是一个用于处理和分析数据的客户端库。它先把存储在Kafka中的数据进行处理和分析，然后将最终所得的数据结果回写到Kafka或发送到外部系统去。...它建立在一些非常重要的流式处理概念之上，例如适当区分事件时间和处理时间、窗口支持，以及应用程序状态的简单（高效）管理。同时，它也基于Kafka中的许多概念，例如通过划分主题进行扩展。...Kafka Streams直接解决了流式处理中的很多困难问题： 毫秒级延迟的逐个事件处理。 有状态的处理，包括分布式连接和聚合。 方便的DSL。 使用类似DataFlow的模型对无序数据进行窗口化。...这是我知道的第一个库，它充分利用了Kafka，而不仅仅把Kafka当做是一个信息中介。 Streams建立在KTables和KStreams的概念之上，这有助于他们提供事件时间处理。

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