Kafka:有效地将窗口聚合加入到事件中 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Kafka 在分布式系统中的 7 大应用场景

可以用 Kafka 作为流式处理平台的数据源或数据输出，与 Spark Streaming、Storm、Flink 等框架进行集成，实现对实时数据的处理和分析，如过滤、转换、聚合、窗口、连接等。...将用户的点击流数据发送到 Kafka 中。 Flink 读取 Kafka 中的流数据实时写入数据湖中其进行聚合处理。机器学习使用来自数据湖的聚合数据进行训练，算法工程师也会对推荐模型进行调整。...采集器（agent）读取购物车指标发送到 Kafka 中。 Flink 读取 Kafka 中的指标数据进行聚合处理。实时监控系统和报警系统读取聚合数据作展示以及报警处理。 4....事件溯源事件溯源是 Kafka 在微服务架构中的重要应用场景之一。可以用 Kafka 记录微服务间的事件，如订单创建、支付完成、发货通知等。...这些事件可以被其他微服务订阅和消费，实现业务逻辑的协调和同步。简单来说事件溯源就是将这些事件通过持久化存储在 Kafka 内部。

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Edge2AI之使用 SQL 查询流

，该时间将用于为您的查询定义聚合窗口。...但是，如果多个查询使用同一个虚拟表，设置此属性将有效地将数据分布在查询中，以便每个记录仅由单个查询读取。如果要与多个不同查询共享虚拟表，请确保未设置 Consumer Group 属性。...在本实验中，您将使用另一个 Kafka 表将聚合结果发布到另一个 Kafka 主题。...此查询将计算每秒向前滑动的 30 秒窗口内的聚合。...对于记录 ( sensor_6) 中的特定传感器值，它为每个窗口计算以下聚合：收到的事件数 sensor_6所有事件的值的总和 sensor_6所有事件的平均值 sensor_6字段的最小值和最大值

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eBay是如何进行大数据集元数据发现的

Elasticsearch让聚合可以查找在一个时间范围内的唯一属性，而RocksDB让我们能够对一个时间窗口内具有相同哈希的数据进行去重，避免了冗余写入。...这些服务节点使用自定义分区逻辑将不同的输入监控信号（日志、指标和事件）推送到Kafka数据总线主题上。...这种分组有助于降低下游Kafka消费者需要处理的数据量基数，从而有效地减少内存占用总量。...单独的发现管道可以在随后将这些原始监控信号输出，而无需执行昂贵的运行时聚合。我们使用RocksDB作为元数据存储的嵌入式数据缓存，避免了对后端Elasticsearch数据接收器的重复写入。...出于监控的目的，我们将所有rocksDB统计数据作为指标发送到我们的监控平台中。我们使用Elasticsearch 6.x为后端聚合提供支持，用以识别监控信号中的不同属性。

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11 Confluent_Kafka权威指南第十一章：流计算

（术语map是基于map/reduce模式，其中map阶段转换事件，reduce阶段聚合事件）。在此模式中，流处理应用程序使用流中的事件，修改每个事件，然后将事件生成到另外一个流中。...这通常是通过在本地状态中维护多个可用于更新的聚合窗口，并让开发人员能够匹配这些窗口枯涸可用于更新的时间。当然，聚合窗口用于更新的时间越长，维护本地状态所需的内存就越多。...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。...2.在确保分区正确之后，我们启动窗口聚合的聚合方法将流分隔成重叠的窗口，然后对窗口中的所有事件应用聚合方法。该方法接收第一个参数是一个新对象，在我矛盾例子中，该对象包括Tradestats的聚合数据。...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。

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Kafka Streams 核心讲解

，从而实现毫秒级的低延迟•支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）•同时提供底层的处理原语 Processor（类似于 Storm 的 spout...流处理中关于时间的一些常见概念： Event time ：事件或者数据记录产生的时间点，即事件在“源头”发生时的原始时间点。...对于聚合操作，聚合结果的时间戳将是触发聚合更新的最新到达的输入记录的时间戳。聚合聚合操作采用一个输入流或表，并通过将多个输入记录合并为一个输出记录来产生一个新表。聚合的示例是计算数量或总和。...类似地，在一个更一般的类比中，在流中聚合数据记录（例如，根据页面浏览事件流计算用户的页面浏览总数）将返回一个表（此处的键和值为用户及其对应的网页浏览量）。...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）。

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【译】如何调整ApacheFlink®集群的大小How To Size Your Apache Flink® Cluster: A Back-of-the-Envelope Calculation

示例Flink Streaming作业拓扑对于此示例，我将部署一个典型的Flink流式作业，该作业使用Flink的Kafka使用者从Kafka主题读取数据。然后使用键控聚合窗口运算符来变换流。...窗口操作符在5分钟的时间窗口上执行聚合。由于总是有新数据，我将窗口配置为一个滑动窗口，滑动时间为1分钟。这意味着我将获得每分钟更新过去5分钟的聚合。流式传输作业为每个userId创建一个聚合。...在这种情况下，Kafka源（或消费者），窗口操作符和Kafka接收器（或生产者）都在五台机器中的每台机器上运行。 ?...The Kafka source calculation 混洗和分区接下来，您需要确保具有相同key的所有事件（在本例中为userId）最终位于同一台计算机上。...对于每个传入事件，首先需要从磁盘检索当前聚合值（读取40个字节），更新聚合，然后再写入新值（写入40个字节）。 ?

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从开发到生产上线，如何确定集群大小?

Flink 流计算作业拓扑示例在本案例中，我将部署一个典型的 Flink 流处理作业，该作业使用 Flink 的 Kafka 数据消费者从 Kafka 消息源中读取数据。...Kafka source 的计算过程 The Shuffle / keyBy 接下来，需要确保具有相同键（在本例中为用户 id）的所有事件都在同一台计算机上结束。...窗口运算符为每个键（key）保留 4 个数字（表示为长整形）的聚合值。运算符每分钟发出一次当前聚合总值。...对于每个传入事件，首先需要从磁盘检索当前聚合值（读取 40 字节），更新聚合值，然后将新值写回（写入 40 字节）。 ?...上述考虑是针对状态访问的，当新事件到达窗口运算符时，状态访问会持续进行，还需要容错启用检查点。如果机器或其他部分出现故障，需要恢复窗口内容并继续处理。

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MemSQL可以为时间序列应用做些什么

用SQL操作时间序列与大多数时序数据库不同，MemSQL支持标准SQL，包括内部和外部联接，子查询，通用表表达式（CTE），视图，用于日期和时间操作的丰富标量函数，分组，聚合和窗口函数。...使用可扩展性来增加MemSQL的时间序列功能 MemSQL支持用户定义的标量函数（UDF），聚合函数和存储过程（MPSQL语言）的可扩展性。MemSQL将UDF和存储过程编译为机器代码，以获得高性能。...此外，MemSQL支持用户定义的聚合函数，这些函数可用于实现有用的时间序列操作，例如获取序列中第一个和最后一个值的简写，而无需特定的窗口函数。...对于较大和较长生命周期的时间序列事件集或已经老化的较老的时间序列数据集(因此不再更新它们)，MemSQLcolumnstore是一种很好的格式，因为它可以非常有效地压缩时间序列数据。...它支持快速方便地加载事件流的能力，并且可以无限扩展。它支持完整的SQL，可以使用SQL 92的所有标准功能，以及添加的窗口函数扩展来实现复杂的查询。

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kafka基础入门

其他服务器运行Kafka Connect来持续导入和导出数据作为事件流，将Kafka与您现有的系统集成，如关系数据库以及其他Kafka集群。...主要概念和术语事件记录了在现实世界中或你的企业中“发生了某事”的事实。在文档中也称为记录或消息。当你读或写数据到Kafka时，你以事件的形式做这件事。...Kafka提供了各种各样的保证，比如精确处理一次事件的能力。事件被组织并持久地存储在主题（topics）中。很简单，一个主题类似于文件系统中的一个文件夹，事件就是该文件夹中的文件。...Kafka Streams API实现流处理应用和微服务。它提供了处理事件流的高级函数，包括转换、聚合和连接等有状态操作、窗口、基于事件时间的处理等等。...从一个或多个主题读取输入，以生成对一个或多个主题的输出，有效地将输入流转换为输出流。

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分布式系统开发Java与Apache Kafka的完美结合

6.1 Kafka的消息分区与负载均衡Kafka支持将每个主题（Topic）划分为多个分区（Partition）。每个分区可以由不同的消费者并行消费，这种分区机制有效地提高了数据的处理能力和负载均衡。...内存计算和窗口操作：Kafka Streams支持窗口操作，可以根据时间窗口对流数据进行分组和处理。例如，基于时间的聚合、滚动计算等都可以通过Kafka Streams轻松实现。...8.1 基于Kafka的事件驱动架构在微服务架构中，Kafka常常作为事件总线，促进服务之间的解耦。每个服务发布事件（如订单创建、库存更新等），其他服务可以订阅这些事件并进行相应的处理。...生产者服务：负责发布事件到Kafka。消费者服务：负责订阅Kafka中的事件并执行相关操作。通过事件驱动架构，Kafka帮助实现了服务间的异步通信，降低了系统的耦合度。...Kafka Streams支持复杂的流计算操作，如时间窗口、连接、聚合等，这使得开发者能够轻松构建实时分析应用。9.

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Flink（二）

1.3 createRemoteEnvironment 返回集群执行环境，将Jar包提交到远程服务器。需要在调用时制定JM的IP和端口号，并指定要在集群中运行的Jar包（有变动需要修改源码）。...Source 2.1 fromCollection 有界流：从自定义的集合中读取、从文件中读取无界流：从Kafka中读取数据 org.apache.flink...Window概念将无界数据流切分为有界数据流集进行处理，窗口（window）就是切分无界流的一种方式，将流数据分发到有限大小的桶（bucket）中进行分析。...（同一个数据可能属于不同的窗口）会话窗口（Session Windows）由一系列事件组合一个指定时间长度的timeout间隙组成，即一段时间没有接收到新的数据就会生成新的窗口。...（无计数窗口，因为不能舍弃一段数据） Count Window 滚动计数窗口滑动计数窗口 2. Window API 窗口分配器window()方法，必须在keyBy之后才能用，再做聚合操作。

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Kafka设计解析（七）- Kafka Stream

从Kafka 0.10开始，每条记录除了Key和Value外，还增加了timestamp属性。目前Kafka Stream支持三种时间事件发生时间。事件发生的时间，包含在数据记录中。...Session Window该窗口用于对Key做Group后的聚合操作中。它需要对Key做分组，然后对组内的数据根据业务需求定义一个窗口的起始点和结束点。...当聚合发生在KStream上时必须指定窗口，从而限定计算的目标数据集。需要说明的是，聚合操作的结果肯定是KTable。...而如果直接将完整的结果输出到KStream中，则KStream中将会包含该窗口的2条记录，, ，也会存在肮数据。...因此Kafka Stream选择将聚合结果存于KTable中，此时新的结果会替代旧的结果。用户可得到完整的正确的结果。这种方式保证了数据准确性，同时也提高了容错性。

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全网最详细4W字Flink入门笔记（下）

然后，它定义了一个5秒的时间窗口，并使用reduce方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是将具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）相加。...然后，它定义了一个5秒的翻滚事件时间窗口，并使用aggregate方法对每个窗口内的数据进行聚合操作。在这个例子中，聚合操作是计算具有相同key（即f0相同）的元素的第二个元素（f1）的平均值。...在聚合函数中，我们简单地将元素的数量累加起来，并在处理窗口函数中收集结果。最后，我们打印窗口的开始时间、结束时间和元素数量。...Kafka配置Topic中，然后将kafka的配置流信息变成广播流，广播到业务流的各个线程中。...复杂事件中事件与事件之间包含多种类型关系，常见的有时序关系、聚合关系、层次关系、依赖关系及因果关系等。

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Kafka Stream 哪个更适合你？

流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台，而“复杂事件处理”（CEP）则利用了逐个事件处理和聚合等技术。...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。...如果你需要实现一个简单的Kafka的主题到主题的转换、通过关键字对元素进行计数、将另一个主题的数据加载到流上，或者运行聚合或只执行实时处理，那么Kafka Streams适合于你。

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Uber 如何为近实时特性构建可伸缩流管道？

将每一环的平滑值聚合在多个滑动窗口大小上，最长可达 32 分钟。...时间聚合在一分钟窗口的 Kring Smooth 完成后，算法的第 3 步是将平滑的事件计数在更大的窗口上聚合，最长可达 32 分钟。...图 3：六边形 A 的 2 分钟窗口的聚合流实现与优化本节以需求管道为例，说明如何在 Apache Kafka 和 Apache Flink 中实现特征计算算法，以及如何调整实时管道。...这个自定义滑动窗口的效率非常显著，所以我们已经成功地将这个运算符重新用于超过 5 个不同的用例，这些用例需要在多个大型滑动窗口上进行聚合。...图 13：作业和背压的拓扑处于自定义分区阶段将并行性更新为 128，有效地消除了管道中的任何延迟性。每个 DC 都可以写入 300000 QPS，没有任何问题。

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「微服务架构」我们如何设计配额微服务来防止资源滥用

一个归档器正在与Kafka一起运行，以便将事件归档到AWS S3桶中进行额外的分析。 ? 图2以服务B为例显示了quota客户端逻辑的详细信息。...它执行以下业务逻辑: 使用Kafka流主题获取API请求信息对API用法执行聚合定期将统计信息存储在Redis集群中定期做出限价决定将速率限制决策发送到特定于应用程序的Kafka流定期将统计信息发送到...quota client SDK是一个包装器，它使用Kafka速率限制事件并读写内存中的缓存。它提供一个API来检查客户端上给定API方法的速率限制决策。...它提供了构建在sarama (Apache Kafka的mit许可Go库)之上的流sdk，提供异步事件发送/使用、重试和断路功能。配额在1秒和5秒级别上提供基于滑动窗口算法的节流功能。...通过在内存中本地聚合API使用统计数据并定期调用Redis实例(即，我们可以显著减少Redis的使用，同时仍然将总体决策延迟保持在一个相对较低的水平。

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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

时间窗口说明 1. 滚动窗口滚动窗口分为定长窗口(TUMBLE)和滑动窗口(HOP)两种。定长窗口将事件锁定到连续的固定大小时间窗口中,窗口不重合。...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。...窗口分配采用窗函数TIMESTAMP_WINDOW(timeField,窗口大小)实现。 3. 窗口聚合事件分配完毕后,对每个窗口执行聚合操作(如COUNT、SUM等)。...所以Flink时间窗口的原理就是:根据时间戳分配事件到窗口,窗口聚合操作更新状态,窗口关闭时输出结果。它独立于算子,为流处理引入了时间的概念。 6....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 Streams - 抑制

在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。...相反，Kafka Streams是一种优雅的方式，它是一个独立的应用程序。 Kafka Streams应用程序可以用Java/Scala编写。我的要求是将CDC事件流从多个表中加入，并每天创建统计。...上面提到的聚合操作是Reduce的一种通用形式。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。...然后，groupByKey()将正确地将所有的统计信息分组。在CDC架构中，我们不能期望在宽限期后就有DB操作发生。在非高峰期/周末，可能没有数据库操作。但我们仍然需要生成聚合消息。...然后，kafka流将处理所有聚集的事件，没有任何过期。但最终的结果仍然不会被 "冲出 "压制窗口。我们需要通过在启动应用程序后创建一个假的更新来强行做到这一点。

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Apache Kafka - 流式处理

这是最重要的时间概念,大部分流式应用都是基于事件时间来进行窗口操作和聚合的。日志追加时间(Log Append Time):事件被写入Kafka的时间。...在流式系统中,如果生产者出现网络问题导致离线几个小时,然后大量数据涌入,这会给系统带来很大困难。因为大部分数据的事件时间已经超出我们设定的窗口范围,无法进行正常的聚合计算。...将表转为流需捕获表变更事件(insert、update、delete),如CDC解决方案发送变更到Kafka流式处理。...可通过本地状态实现,每操作一组聚合，如下图。Kafka分区确保同代码事件同分区。每个应用实例获取分配分区事件,维护一组股票代码状态。...,如Dataflow或Streams 将更新后的聚合结果直接 overwrite,使用压缩日志主题避免结果主题无限增长事件的乱序和迟到是流处理的常见场景,但又不太适合批处理的重新计算方式。

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Uber 如何为近实时特性构建可伸缩流管道？

将每一环的平滑值聚合在多个滑动窗口大小上，最长可达 32 分钟。...时间聚合在一分钟窗口的 Kring Smooth 完成后，算法的第 3 步是将平滑的事件计数在更大的窗口上聚合，最长可达 32 分钟。...图 3：六边形 A 的 2 分钟窗口的聚合流实现与优化本节以需求管道为例，说明如何在 Apache Kafka 和 Apache Flink 中实现特征计算算法，以及如何调整实时管道。...这个自定义滑动窗口的效率非常显著，所以我们已经成功地将这个运算符重新用于超过 5 个不同的用例，这些用例需要在多个大型滑动窗口上进行聚合。...图 13：作业和背压的拓扑处于自定义分区阶段将并行性更新为 128，有效地消除了管道中的任何延迟性。每个 DC 都可以写入 300000 QPS，没有任何问题。

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