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Dataflow模型聊Flink和Spark

这是一篇对Dataflow模型的回顾和小小的总结。顺带以Spark和Flink为例,简单地描述Dataflow模型是如何影响Spark和Flink对于流的设计和实现。...在工程师的不断努力和尝试下,Dataflow模型孕育而生。 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...Dataflow模型回顾 Dataflow模型从流处理的角度重新审视数据处理过程,将批和流处理的数据抽象成数据集的概念,并将数据集划分为无界数据集和有界数据集,认为流处理是批处理的超集。...Dataflow模型的应用 现在让我们使用Dataflow模型的四个问题和五个概念,抛开具体的工程细节,重新审视Spark和Flink的设计。

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    HLS优化方法DATAFLOW你用了吗

    DATAFLOW作为HLS的一种优化方法,对于改善吞吐率(Throughput)、降低延迟(Latency)非常有效。...DATAFLOW的作用对象 DATAFLOW可以作用于函数,也可以作用于for循环。如下图所示(图片来源Figure62, Figure 63, ug902)。...这3个子函数之间的数据是顺序流动的,因此可以用DATAFLOW来优化。如果不使用DATAFLOW,意味着func_A处理结束,才能处理func_B,func_B处理结束,才能处理func_C。...DATAFLOW的原理 DATAFLOW需要额外的硬件资源开销。这是因为Vivado HLS会对相应的函数或者循环进行分析,然后对中间数据(子函数的输出或者循环体中的变量)进行缓存。...在报告中确认DATAFLOW 一旦使用了DATAFLOW,在综合报告中会明确地显示处理。同时,在Analysis窗口中可以看到红色椭圆方框标记的图标,如下图所示。 ? ?

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    TPL Dataflow组件应对高并发,低延迟要求

    .Net TPL Dataflow组件帮助我们快速实现actor-based模型,当有多个必须异步通信的操作或要等待数据可用再进一步处理时,Dataflow组件非常有用。 ?...TPL Dataflow库为消息传递、CPU密集型/I-O密集型应用程序提供了编程基础, 可更明确控制数据的暂存方式、移动路线,达到高吞吐量和低延迟。...需要注意的是:TPL Dataflow非分布式数据流,消息在进程内传递 。 TPL Dataflow核心概念 ?...TPL Dataflow 内置的Block覆盖了常见的应用场景,如果内置块不能满足你的要求,你也可以自定“块”。...TPL Dataflow有一个基于pull的机制(使用Receive和TryReceive方法),但我们将在管道中使用块连接和推送机制。

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    Salesforce学习 爱因斯坦(四)Dataflow(外部数据统合)

    image.png 上一篇我们做成了连接本地数据的Dataflow,这里不仅可以取得本地数据,还可以对其他Org的数据进行统合,下面我们准备一个新的Org,开始实验。...中将两个Org的数据进行统合 1)Image image.png 2)Dataflow编辑,添加【Digest】 上一篇我们已经做成了如下Dataflow image.png 点击【Digest】,分别做成下列数据源是...image.png 5)Dataflow编辑,添加【Augment】,连接User image.png image.png 6)Dataflow编辑,添加【Append 】,连接两个Org的数据 image.png...image.png 7)Dataflow编辑,添加【Register】,做成DataSets image.png image.png 7)实行Dataflow,做成DataSets Update Dataflow...→Run Dataflow image.png image.png image.png image.png 通过StageName,可以判断,两个Org的数据被正常抽出来。

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    Salesforce学习 爱因斯坦(三)Dataflow(本地数据流做成)

    image.png 什么是数据流(Dataflow) 数据流是包含创建数据集的说明的文件,可用于爱因斯坦分析数据可视化。数据流的真正力量是在应用转换时实现的。...image.png Image: image.png 1.开始创建数据流 Data Manager→Dataflows & Recipes→Create Dataflow image.png image.png...Industry User: Full Name,Title 成功后效果: image.png image.png 3.添加【filter】 image.png image.png 4.Run Dataflow...image.png image.png 5.结果展示 image.png 6.除了立刻执行,还可以设置时间,定期执行 1)Schedule the Data Sync and the Dataflow...image.png image.png 2)schedule your US Sales Dataflow image.png 7.Dataflow做成时,关于数据转换,常用功能介绍 image.png

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    大数据最新技术:快速了解分布式计算:Google Dataflow

    问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言? 2.相比原生的map-reduce模型,Dataflow哪些优点?...3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系?...相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 1.可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品营销总监Brian Goldfarb的话 Cloud Dataflow...5.生态系统: BigQuery作为存储系统是Dataflow的一个补充,经过Dataflow清洗和处理过的数据,可以在BigQuery中存下来,同时Dataflow也可以读取BigQuery以进行表连接等操作...比较Cascading/Twitter Scalding: 1) 传统Map-reduce只能处理单一的流,而Dataflow可以构建整个pipeline,自动优化和调度,Dataflow乍一听感觉非常像

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