Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
来源：CSDN大数据 本文长度为2609字，建议阅读6分钟 本文为你全面解析流式数据系统Kafka Stream。 本文介绍了Kafka Stream的背景，如Kafka Stream是什么，什么是流式计算，以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构，并行模型，状态存储，以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最
Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下： Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外，无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证 通过可容错的state store实
Kafka 从首次发布之日起，已经走过了七个年头。从最开始的大规模消息系统，发展成为功能完善的分布式流式处理平台，用于发布和订阅、存储及实时地处理大规模流数据。来自世界各地的数千家公司在使用 Kafka，包括三分之一的 500 强公司。Kafka 以稳健的步伐向前迈进，首先加入了复制功能和无边界的键值数据存储，接着推出了用于集成外部存储系统的 Connect API，后又推出了为实时应用和事件驱动应用提供原生流式处理能力的 Streams API，并于今年春季开始支持仅一次处理语义。如此广泛的应用和完备的功
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
导语 由InfoQ主办的DIVE全球基础软件创新大会，将于4月15-16日线上举办。 关于DIVE 深入基础软件，打造新型数字底座 InfoQ 的使命是让创新技术推动社会进步。所以，基础软件及开源领域将始终是 InfoQ 的重点关注及报道的领域。本次大会分两天进行，60+专家倾心打造，涵盖数据库、开源、操作系统、编程语言、中间件、微服务等十余场专题演讲，希望成为基础软件领域内容最丰富、最前沿、最具技术性的行业大会，成为基础软件领域的风向标，许多标杆企业发布重要趋势性更新的首选舞台；并为行业领导人物、学者、
导语：腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。
腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafka 上下游中的数据流转中有各种优秀的开源解决方案。如 Logstash，File Beats，Spark，Flink 等等。本文将带来一种新的解决方案：Serverless Function。其在学习成本，维护成本，扩缩容能力等方面相对已有开源方案将有优异的表现。 Tencent Cloud Kafka 介绍 Tencent Cloud Kafka 是基于开源 Kafka 引擎研发的适合大规模公有云部
流处理平台（Streaming Systems）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。所谓的无线数据，指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别：
大数据分析与机器学习已成为当今商业决策和科学研究中的关键组成部分。本文将深入探讨大数据技术的背景和原则，并结合实例介绍一些常见的大数据分析和机器学习技术。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 戳阅读原文观看完整直播回顾 讲师介绍 腾讯云 CKafka 产品经理，负责腾讯云消息队列系列产品的产品策划相关工作，在PaaS中间件领域有着丰富的经验。 腾讯云Ckafka核心研发，精通Kafka及其周边生态，拥有多年分布式系统研发经验。主要负责腾讯云CKafka定制化开发及优化工作。专注于Kafka在公有云多租户和大规模集群场景下的性能分析和优化。 腾讯云 CKafka 作为大数据架构中的关键组件，起到了数据聚合，流量削峰，消息管道的作用。在 CKafk
又是一个超长的标题（摊手┓( ´∀` )┏）。Spark Streaming 历史比较悠久，也确实非常好用，更重要的是，大家已经用熟了，有的还做了不少工具了，所以觉得这东西特别好了，不会像一开始各种吐槽了。反倒是Structured Streaming， 吐槽点比较多，但是到目前，我们经过一番实践，觉得是时候丢掉Spark Streaming 升级到Structured Streaming了。
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
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。
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样，能够产生正确的、一致的、可重复的结果（技术上更胜一筹）。
spark是一个大数据分布式的计算框架，有一些并行计算的基础会更容易理解分布式计算框架的概念。对比并行计算，谈三个概念：
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据，并且可以保证数据的一致性，但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
本文来解析一下kafka streams的KStreamBuilder以及举例如何自定义kafka streams的processor
前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。
摘要：小米业务线众多，从信息流，电商，广告到金融等覆盖了众多领域，小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案，主要包括数据采集，数据集成和流式计算三个模块。目前每天数据量达到 1.2 万亿条，实时同步任务 1.5 万，实时计算的数据 1 万亿条。
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
但客户需求场景更多是“t+1”形式，只需对当日、当周、当月数据进行分析，这些诉求仅离线分析就可满足。
2021年9月21日，随着Kafka3.0的发布，Kafka在「分布式流处理平台」这个目标上的努力进一步得到加强！Kafka不满足于「消息引擎」的定位，正式基于这样的定位，Kafka 社区于 0.10.0.0 版本正式推出了流处理组件 Kafka Streams，也正是从这个版本开始，Kafka 正式"变身"为分布式的流处理平台，而不仅仅是消息引擎系统了。
4、设置 join 或aggregate洗牌（shuffle）数据时使用的分区数
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
（文末有福利！） 今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟，延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
项目中用的是Spark Structrued Streaming ，也就是Spark 2.0的新版Streaming，看官方文档也说过性能及实时性会比之前的Dstreaming好点，但是相关的资料相比Dstreaming实在是少很多，现在调优阶段很多都要参考Dstreaming的文章以及经验。
•Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署•除了 Kafka 外，无任何外部依赖•充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证•通过可容错的 state store 实现高效的状态操作（如 windowed join 和aggregation）•支持正好一次处理语义•提供记录级的处理能力，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 和 bolt），以及高层抽象的DSL（类似于 Spark 的 map/group/reduce）
阅读目录: 实时计算 storm简介 流式计算 归纳总结 高容错性 实时计算 接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。 小明作为有理想、有追求的程序员开始设计其解决方案了，主要分三部分。 每当搜索内容的数据产生时，先把数据收集到消息队列，由
1. 简介 ---- Kafka 是 LinkedIn 使用 Scala 编写具有高水平扩展和高吞吐量的分布式消息系统。 Kafka 对消息保存时根据 Topic 进行归类，发送消息者称为 producer，消息接收者称为 consumer，此外 Kafka 集群有多个 Kafka 实例组成，每个实例（server）称为 broker。 无论是 Kafka 集群，还是 producer 和 consumer 都依赖于 zookeeper 来保证系统可用性，为集群保存一些 meta 信息。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
黄文辉同学第二篇，请大家支持！ 1.SparkStreaming简介 Spark Streaming属于核心Spark API的扩展,支持实时数据流的可扩展、高吞吐、容错的流处理。可以接受来自Kafka、Flume、ZeroMQ、Kinesis、Twitter或TCP套接字的数据源，也可以使用map、reduce、join、window等高级函数表示的复杂算法进行处理。最后，处理的结果数据可以输出到hdfs，redis，数据库（如hbase）等。 2.工作原理 Spark Streaming使用“微批次”
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。
接上篇，离线计算是对已经入库的数据进行计算，在查询时对批量数据进行检索、磁盘读取展示。 而实时计算是在数据产生时就对其进行计算，然后实时展示结果，一般是秒级。 举个例子来说，如果有个大型网站，要实时统计用户的搜索内容，这样就能计算出热点新闻及突发事件了。 按照以前离线计算的做法是不能满足的，需要使用到实时计算。
Structured Streaming 的文章参考这里： Spark 2.0 Structured Streaming 分析。2.0的时候只是把架子搭建起来了，当时也只支持FileSource(监控目录增量文件)，到2.0.2后支持Kafka了，也就进入实用阶段了，目前只支持0.10的Kafka。Structured Streaming 采用dataframe API,并且对流式计算重新进行了抽象，个人认为Spark streaming 更灵活，Structured Streaming 在某些场景则更方便，但是在StreamingPro中他们之间则没太大区别，唯一能够体现出来的是，Structured Streaming 使得checkpoint真的进入实用阶段。
部门目前核心其实就是流式计算，从根部开始(一个超大的Kafka集群)开始，延伸出一个超级庞大的树形结构。整个过程都是数据自我驱动进行流转，没有使用类似Azkaban/Oozie 等外部工具去让数据从一个系统流转到另外一个系统。 而我之前提出 Transformer架构 本质就是一个流式数据架构。
Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。
通过Kafka的快速入门 https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11150927.html
流式计算中，我们经常有一些场景是消费Kafka数据，进行处理，然后存储到其他的数据库或者缓存或者重新发送回其他的消息队列中。
Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。和 Spark 类似，两者都希望提供一个统一功能的计算平台给用户，都在尝试建立一个统一的平台以运行批量，流式，交互式，图处理，机器学习等应用。
在网上看到这篇文章之后发现还挺有意思，文章也算比较简短，就试着联系了一下作者说我想把他翻译成中文，不做商业用途只是练习和技术布道。作者的回应也非常快，当晚就给我回复，所以就有了这篇翻译，如果翻译有不准确的地方还请大家指出。
● Producer API 允许一个应用程序发布一串流式数据到一或多个Kafka topic。
大数据做了这许多年，有没有问过自己，大数据中，工作量最大和技术难度最高的，分别是什么呢？ 01 大数据时代 我每天都在思考，思考很重要，是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情，一切按照社会的习惯前行，那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？ 大数据本质是： 随着科学技术发展，更多的数据能够被存储了，能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
创建Kudu-ETL流式计算程序 实现步骤： 在realtime目录创建 KuduStreamApp 单例对象，继承自 StreamApp 特质 重写特质内的方法 编写代码接入kafka集群消费其数据 package cn.it.logistics.etl.realtime import cn.itcast.logistics.common.{Configuration, SparkUtils} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spa
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