数据在计算机科学中起着至关重要的作用，而其处理方式也不断演进。Java Stream流就是一种新的处理数据的思维方式，它引入了流式思想，使数据的处理变得更加优雅和高效。本文将深入讨论Java Stream流，包括流的基本概念、使用步骤、获取流的方式、中间操作方法以及终结操作方法。通过本文的学习，读者将能够更好地理解和利用Stream流进行数据处理。
Beam可以解决什么问题？当MapReduce作业从Hadoop迁移到Spark或Flink，就需要大量的重构。Dataflow试图成为代码和执行运行时环境之间的一个抽象层。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。它旨在将多种语言、框架和SDK整合到一个统一的编程模型。
现实世界中，所有的数据都是以流式的形态产生的，不管是哪里产生的数据，在产生的过程中都是一条条地生成，最后经过了存储和转换处理，形成了各种类型的数据集。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
流式JSON数据是指将JSON数据分成小块进行传输或处理的方式。与传统的JSON数据不同，流式JSON不需要将所有数据一次性读取到内存中进行处理，而是可以在数据流中逐个读取并处理。这种方式可以有效地避免内存溢出和性能问题，同时也可以使数据传输更加高效和可靠。
据统计，在信息化时代的今天，人们一天所接触到的信息量，是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外，人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如，对于很多企业决策者来说，在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯，现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。
近日，知名数据库社区墨天轮发布《2022中国数据库行业年度分析报告》，亚信科技全新发布的“超融合+流式实时数仓”数据库AntDB入选报告并被业界广泛关注。AntDB数据库从业务、数据和架构层面，为企业提供全面的数据管理规划与实时数仓处理服务，赋能企业数智化转型。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
Waterdrop 是一个非常易用，高性能、支持实时流式和离线批处理的海量数据处理产品，架构于Apache Spark 和 Apache Flink之上。
因为大家是来看东西的，所以暂且叫做官人吧（灵感来自于民间流传的四大名著之一《金瓶梅》）
不熟悉流处理的同学可以关注下这两篇文章，什么是实时流式计算？https://mp.weixin.qq.com/s/1-rE6aayiDIK0dA0j_EG9w
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
什么是Lambda表达式 JDK8开始支持Lambda表达式,用来让程序编写更优雅 利用Lambda可以更简洁的实现匿名内部类与函数声明与调用 基于Lambda提供stream流式处理极大简化对集合的操作 实例讲解Lambda语法 📷 (参数列表) -> 实现语句 Lambda 标准使用方式 Object obj = (Integer a, Integer b) -> { return a+b+0f; } System.out.println(obj.operate(1, 2)); Lambda允许
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
AI 前线导读：本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹，行文轻松活泼，内容通俗易懂，是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》，在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍，非常值得学习。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
数据时代，从数据中获取业务需要的信息才能创造价值，这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此，一种新的数据计算结构---流计算方式出现了，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送
的确，这些年，越来越多开发，转行做大数据，又或通过大数据打造自己的竞争力（比如很多 Java 开发都会学学大数据），核心原因有三点：
场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像S
马云曾在一次演讲中说道：“未来的时代，将不再是 IT 时代，而是 DT 时代。” 的确，这些年，越来越多开发，转行做大数据，又或通过大数据打造自己的竞争力（比如很多 Java 开发都会学学大数据），核心原因有三点： 云计算技术的发展会降低功能开发的难度，很多开发会向低代码方向发展。 大数据的价值空间正在逐渐形成，而围绕大数据进行价值化操作将是一个新的发展趋势，人才需求会更集中。 大数据是人工智能的基础，但是相比于人工智能技术来说，大数据的技术体系已经趋于成熟，更容易实现产业化落地。 不光如此，从大数据的薪资
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？ 4.Storm有哪六种消息分发模式？ 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心，系统的好坏直接影响了流量，而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
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。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
Spring Cloud Data Flow (SCDF) 是一个用于构建、部署和管理微服务的框架。它通过提供一组工具和服务，简化了数据处理和分析的流程，允许开发人员快速构建和部署复杂的数据处理管道。SCDF 的使用场景包括流式数据处理、批量数据处理、事件驱动处理等多种场景。
前不久，AntDB V7.2版本正式发布，该数据库的最大特点是，具备超融合一体化流式引擎能力，满足了用户在HTAP、湖仓一体、流式一体等多方面的混合负载需求。有人惊呼，亚信科技在数据库领域的部署明明才刚开始，怎么眨眼就到了7.2版本？事实上，亚信科技虽然在去年才正式推出AntDBV7.0版本，但并不是一个从零开始、从无到有的产品，亚信科技在数据库领域的耕耘已经15载！
问题导读 一、说说Kafka 是什么？主要应用场景有哪些? 二、和其他消息队列相比,Kafka 的优势在哪里? 三、什么是 Producer、Consumer、Broker、Topic、Partiti
实时机器学习应用是人工智能真正落地服务化的关键一步，因为工业界大部分场景下数据都是实时产生的。因此作为一名合格的人工智能领域专家，掌握流式场景下的算法设计必不可少。
SeaTunnel正式通过世界顶级开源组织Apache软件基金会的投票决议，以全票通过的优秀表现正式成为Apache孵化器项目！
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，上一篇博客我们主要了解了Java网络编程的相关内容，通过对网络编程的一些了解，有助于我们学习接下来的知识点。在此之前，这一篇我想讲讲关于Java整个IO的演变历程，Java到底是怎样一步一步从基础IO操作到最后的AIO演变。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
很多同学反映对响应式编程中的Flux和Mono这两个Reactor中的概念有点懵逼。但是目前Java响应式编程中我们对这两个对象的接触又最多，诸如Spring WebFlux、RSocket、R2DBC。我开始也对这两个对象头疼，所以今天我们就简单来探讨一下它们。
Apache Paimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。Apache Paimon 的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。
为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ，2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文，剖析了流式（实时）和批量（历史）数据处理模式的本质，即分布式数据处理系统，并抽象出了一套先进的、革新式的通用数据处理模型。在处理大规模、无边界、乱序数据集时，可以灵活地根据需求，很好地平衡数据处理正确性、延迟程度、处理成本之间的相互关系，从而可以满足任何现代数据处理场景，如：游戏行业个性化用户体验、自媒体平台视频流变现、销售行业的用户行为分析、互联网行业实时业务流处理、金融行业的实时欺诈检测等。
本文将介绍Apache Kafka在大数据领域的应用及其重要性，并提供一些代码实例来帮助读者更好地理解和应用Apache Kafka。文章主要包括以下几个方面：Apache Kafka的基本概念、Kafka在大数据处理中的角色、Kafka的架构和工作原理、如何使用Kafka进行数据流处理以及一些常见的使用场景。通过本文的阅读，读者将能够深入了解Apache Kafka，并学会如何使用它在大数据领域进行高效的数据处理。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会针对scala语言做单独讲解）。书归正传，下面整体介绍一下Spark生态圈。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。
导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
到底什么是大数据？大数据与数据统计有什么区别？如果不理解大数据的承载底层技术，很难讲清楚。因此作为解决方案经理，技术与业务都是作为方案不可缺少的组成部分。今天我们来看一下大数据之流式计算。
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中，5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷，唯一不变的就是变化！对于我们所学习的大数据来说更是这样：数据产生的越来越快、数据量越来越大，数据的来源越来越千变万化，数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视！数字化时代的未来正在被我们创造！
Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态或无状态的计算，能够部署在各种集群环境，对各种规模大小的数据进行快速计算。
Spark，是一种通用的大数据计算框架[1]，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
在18年初刚开始接触学习spark的时候，买了一本《Spark大数据处理技术》的书，虽然后来一些Spark开发的知识都是从官网和实践中得来的，但是这本书对我来说是启蒙和领路的作用。
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理，而假如业务要求处理数据的延迟为30min，而你的数据可以在20min内计算出来，这也算实时处理。
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