，立即进行增量处理分析，最终按照设置输出模式，将结果数据输出 模型： 第一层、无界表，输入表：input table 第二层、增量查询，默认情况一有（1条数据或者多条数据）数据就查询 本质上还是微批处理...版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。...Foreach Sink ，表示针对每条数据操作 ForeachBatch Sink，表示针对每个微批处理结果数据操作 第三个、Kafka Sink 将流式数据写入到Kafka Topic中 File...= conn) conn.close() } } 09-[掌握]-自定义Sink之foreachBatch使用 方法foreachBatch允许指定在流式查询的每个微批次的输出数据上执行的函数，...，数据是否会被处理多次或少处理，以及处理多次时对最终结果是否有影响 容错语义：流式应用重启以后，最好数据处理一次，如果处理多次，对最终结果没有影响 在处理数据时，往往需要保证数据处理一致性语义
1.数据去重 实际上，线上业务很多时候数据源在上报数据的时候，由于各种原因可能会重复上报数据，这就会导致数据重复，使用merge函数可以避免插入重复的数据。...2.渐变纬度数据 另一个常见的操作是SCD Type 2，它维护对维表中每个key所做的所有变更的历史记录。此类操作需要更新现有行以将key的先前值标记为旧值，并插入新行作为最新值。...注意： 确保foreachBatch中的merge语句是幂等的，因为重新启动流查询可以将对该操作对同一批数据重复执行。...当在foreachBatch中使用merge时，流查询的输入数据速率可能会上报为在源处生成数据的实际速率的若干倍数。这是因为merge多次读取输入数据，导致输入指标倍增。...如果这是瓶颈，则可以在合并之前缓存批处理DataFrame，然后在合并之后取消缓存。
数据源：读取直播生产，比如开播，关播等 kafka 数据源日志； 数据处理：使用生产侧数据源 + 实时画像维表 + flink 建设生产侧实时指标； 数据汇：将处理完成的指标数据写入到 kafka 中。...并且还可以获取到另一个信息，对于当前分钟正在开播直播间数的计算来说，是依赖上下文信息的，即「上一分钟正在开播直播间数」，这也就是「状态」。 首先介绍指标处理逻辑。...指标处理逻辑 从获取到数据源，到产出指标的整体处理逻辑如下图所示。这里就不使用文字进行赘述了。 数据流转 其中标为「粉色」的模块为任务中的「状态」，即任务中一直存储的当前分钟正在开播直播间数。...「批处理」：今天的全量表 = 昨天全量表（「状态」） + 今天的增量表。 「数据库存储」：最常见的 mysql 主键自增，unique key 等。为什么新插入一条数据主键会自增？...如果你也有相同的指标建设需求，或者存在一些指标建设过程中的问题，欢迎关注博主公众号，或者添加博主微信，互相交流~
说到这里，你对”Java是一门面向对象的语言“这句话有没有更深入的理解——在Java中，即使连类也是作为对象而存在的。...： 调用链 现在你明白了吧，代码中层层调用的概念在JVM里是使用栈数据结构来实现的，调用方法时生成栈帧并入栈，方法执行完出栈，直到所有方法都出栈了，就意味着整个调用链结束。...难道说，这波复制操作是因为静态变量需要分配一个位置充当局部变量表的作用，另一个位置需要充当操作数栈位置的作用？...这跟执行++b时，局部变量先在局部变量表中自增，再复制一份到操作数栈的操作是不是很像？...懂了吗宝，一切的源头就是因为静态变量被加载到栈帧后不能加入局部变量表，因此它将自己的一个分身压到栈顶，现在操作数栈中有两个一模一样的值，一个充当局部变量表的作用，另一个充当正常操作数栈位置的作用。
i++ 和 ++i 的区别： i++：从局部变量表取出 i 并压入操作栈，然后对局部变量表中的 i 自增 1，将操作栈栈顶值取出使用，最后，使用栈顶值更新局部变量表，如此线程从操作栈读到的是自增之前的值...++i：先对局部变量表的 i 自增 1，然后取出并压入操作栈，再将操作栈栈顶值取出使用，最后，使用栈顶值更新局部变量表，线程从操作栈读到的是自增之后的值。...动态链接 每个栈帧中包含一个在常量池中对当前方法的引用， 目的是支持方法调用过程的动态连接。...Java 内存模型（JMM）控制 Java 线程之间的通信，决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。...计算机高速缓存和缓存一致性 计算机在高速的 CPU 和相对低速的存储设备之间使用高速缓存，作为内存和处理器之间的缓冲。
关键字：运行时数据区，自增的字节码指令执行，局部变量表，栈帧，this，iadd，invoke指令 1、引言 一个java类的完整生命周期如下： class文件 -> （loading,linking...原来的IO方式是数据先进入操作系统内存，然后JVM在执行时要从操作系统内存将数据拷贝过来一份再进行处理。NIO的直接内存方式就是省去了拷贝的过程，提高效率。...3.1 自增代码的字节码检查 这里面的局部变量表，如上图的选中部分，Class文件中的方法的code中的LocalVariableTable会被JVM读取进入每一个线程中的栈的一个栈帧中的局部变量表，...要注意区分的是Class中的方法和JVM栈帧的区别，前者是静态的，后者是动态的，JVM栈帧在执行的时候会根据调用的层次关系逐个入栈，如果某方法并未被调用，则不会进入JVM栈帧。...ireturn，m(2)的结果作为返回值给m(3)，同时m(2)栈帧从当前JVM栈弹出销毁。
我们采用YARN作为spark资源管理系统，Mesos是另一个资源管理框架。 ? YARN Map Reduce 算子 大数据与并行计算的最大区别，我认为就在map reduce算子上。...在编写程序的时候，对executor上到底有哪些数据不用关心，数据集的分片、合并等操作都是透明的，仅需要定义整个数据集的操作。 ?...对spark批处理提出更多要求。...Spark streaming 解决秒级响应，即流式计算 spark streaming 将spark 批处理应用，缩小为一个微批micro batch，把microbatch作为一个计算单元。 ?...（微批），统计单词个数。
解答： 默认构造函数就是在没有显示提供初始化式时调用的构造函数。它由不带参数的构造函数，或者为所有形参提供默认实参的构造函数定义。...习题3.5 解释string类型的输入操作符和getline函数分别如何处理空白字符。...P103 对指针进行初始化或赋值只能使用以下四种类型的值： 0值常量表达式，例如，在编译时可获得0值的整形const对象或字面值常量0. 类型匹配的对象的地址。 另一对象之后的下一地址。...同类型的另一个有效指针。 p140 为什么使用前自增操作？ 有使用C语言背景的读者可能会觉得奇怪，为什么要在程序中使用前自增操作。...前自增操作和后自增操作都使其操作数加1，二者的区别在于： 前自增操作将修改后操作数的值作为表达式的结果值； 而后自增操作将操作数原来的、未修改的值作为表达式的结果值。
由于Java虚拟机的多线程是通过线程轮流切换、分配处理器执行时间的方式来实现的，在任何一个确定的时刻，一个处理器(对于多核处理器来说是一个内核)都只会执行一条线程中的指令。...下面使用 i++ 和 ++i 的区别来帮助理解操作数栈： i++ 和 ++i 的区别： i++：从局部变量表取出 i 并压入操作栈，然后对局部变量表中的 i 自增 1，将操作栈栈顶值取出使用，最后，使用栈顶值更新局部变量表...++i：先对局部变量表的 i 自增 1，然后取出并压入操作栈，再将操作栈栈顶值取出使用，最后，使用栈顶值更新局部变量表，线程从操作栈读到的是自增之后的值。...无论何种退出情况，都将返回至方法当前被调用的位置。方法退出的过程相当于弹出当前栈帧，退出可能有三种方式： 返回值压入上层调用栈帧。 异常信息抛给能够处理的栈帧。...总结 本文作为 Java 虚拟机系列的第一篇文章，为大家介绍了 Java 虚拟机的整体架构和运行时数据区，相信大家对 JVM 已经有了整体的认识。
概述 Apache Hudi 是一个快速迭代的数据湖存储系统，可以帮助企业构建和管理PB级数据湖，Hudi通过引入upserts、deletes和增量查询等原语将流式能力带入了批处理。...Apache Hudi Apache Hudi（简称Hudi）提供在DFS上存储超大规模数据集，同时使得流式处理如果批处理一样，该实现主要是通过如下两个原语实现。...通常该过程再次依赖于以代码或SQL表示的批处理作业，批量处理所有输入数据并重新计算所有输出结果。...通过使用增量查询（而不是常规快照查询）查询一个或多个输入表，从而只处理来自上游表的增量更改，然后对目标派生表执行upsert或delete操作，可以显著加快这种数据管道的速度，如第一个图所示。...增量地进行批处理可以使得管道运行时间少得多。相比以前的数据湖，现在数据可更快地被查询。
给定任意一个 SQL 查询，我们是否可以判断其能否使用 Stream SQL 执行？ 如果一条 SQL 可以使用流式处理来执行，具体要如何实现？...在有的实现中， 物理计划当中的算子可以直接被调用执行。将计划划分为逻辑计划和物理计划的意义在于， 我们可以为语义相同的算子提供不同的物理实现。...这些增量表将会被送入上层算子进行处理。 当上层算子接收到增量表了之后，他可以通过三种数据来源来判断要如何增量地执行这一查询， 并进一步将生成的增量表向上发送。...这一问题指的是源数据表当中一条简单的修改， 在算子增量执行的时候会产生大量的下游修改。也就是说某一个算子接收了一个很小的增量表，却向下游输出巨大的增量表。这种情况往往出现在使用 Join 的时候。...一些研究方向包括: 更准确的统计信息搜集 更有效的成本估算模型 有动态适应能力的优化算法和执行模型 同时，作为数据集成(Data Integration)应用的一部分，数据输入输出源的管理、用户应用接口和改变查询语句的
4.2 Lambda架构 随着大数据应用的发展，人们逐渐对系统的实时性提出了要求，为了计算一些实时指标，就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路，并对数据源做流式改造（即把数据发送到消息队列），...注：流处理计算的指标批处理依然计算，最终以批处理为准，即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。...，流处理的结果只作为临时的、近似的值提供参考。...lambda架构中的批处理部分即可）。...在Kappa架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。 Kappa架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。
前言在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。...我使用scala来完成Spark开发，原因:定理变量无需指定类型，使用val或varlambada操作，更符合流式计算的感觉（我开发流式计算比较多）调用无参方法可以不写括号趁机多掌握一门语言，而且Spark...对于最spark最基本的功能，我也称之为离线处理、批处理，只需要引入spark-core即可。...数据集在大数据处理技术架构中，程序一般就分为三个模块：数据源、数据处理、数据输出。...WorkCount的数据源可以定义为外部文件，也可以在程序内直接使用字符串变量表示，这里为了方便，就用字符串表示数据源。
发现了官方教程对这个特殊情况有说明： The finally block always executes when the try block exits....但是finally的用处不仅是用来处理异常——它可以让程序员不会因为return、continue、或者break语句而忽略了清理代码。...也就是说，使用return语句把控制权转移给其他的方法前会执行finally语句。 个人验证 我们依然使用上面的代码作为例子。...大概讲讲指令操作顺序： iconst1： 把常数1进栈 ---> istore1： 栈顶元素出栈并把元素保存在本地变量表的第二个位置里（下标为1的位置里） ---> iinc 1, 1 ： 本地变量表的第二个元素自增...1 --->iload1：第二个元素进栈 ---> istore2：栈顶元素出栈并把元素保存在本地变量表的第2个位置里 ---> iinc 1, 1 ： 本地变量表的第二个元素自增1 ---> iload
query.awaitTermination() query.stop() } } 03-[了解]-今日课程内容提纲 继续讲解StructuredStreaming结构化流中知识点： 1、高级特性 本质上还是微批处理...- 对流式数据进行去重 批处理分析时：UV，唯一访客数 2、案例：物联网数据实时分析 模拟产生监控数据 DSL和SQL进行实时流式数据分析 熟悉SparkSQL中数据分析API或函数使用...连续处理（Continuous Processing）是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，可实现低的（~1 ms）端到端延迟，并且至少具有一次容错保证。...对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: 1）、信号强度大于30的设备； 2）、各种设备类型的数量； 3）、各种设备类型的平均信号强度； [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...()) // 每个微批次输出 .foreachBatch{(batchDF: DataFrame, _: Long) => batchDF.coalesce(1).show
4.2 Lambda架构 随着大数据应用的发展，人们逐渐对系统的实时性提出了要求，为了计算一些实时指标，就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路，并对数据源做流式改造（即把数据发送到消息队列），...注：流处理计算的指标批处理依然计算，最终以批处理为准，即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。...4.3 Kappa架构 Lambda架构虽然满足了实时的需求，但带来了更多的开发与运维工作，其架构背景是流处理引擎还不完善，流处理的结果只作为临时的、近似的值提供参考。...lambda架构中的批处理部分即可）。...在Kappa架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。 Kappa架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。 ?
image.png 4.2 Lambda 架构 随着大数据应用的发展，人们逐渐对系统的实时性提出了要求，为了计算一些实时指标，就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路，并对数据源做流式改造（即把数据发送到消息队列...注：流处理计算的指标批处理依然计算，最终以批处理为准，即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。...资源占用增多：同样的逻辑计算两次，整体资源占用会增多 4.3 Kappa 架构 Lambda 架构虽然满足了实时的需求，但带来了更多的开发与运维工作，其架构背景是流处理引擎还不完善，流处理的结果只作为临时的...Kappa 架构最大的问题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。...image.png 第一层 DWD 公共实时明细层 实时计算订阅业务数据消息队列，然后通过数据清洗、多数据源 join、流式数据与离线维度信息等的组合，将一些相同粒度的业务系统、维表中的维度属性全部关联到一起
大数据解决方案通常涉及一个或多个以下类型的工作负荷： 静态大数据源的批处理。 移动中的大数据的实时处理。 大数据的交互式浏览。 预测分析和机器学习。...批处理。由于数据集很大，因此大数据解决方案通常必须使用长时间运行的批处理作业来处理数据文件，以便筛选、聚合和准备用于分析的数据。这些作业通常涉及读取源文件、对它们进行处理，以及将输出写入到新文件。...所有进入系统的数据都经过这两个路径： 批处理层（冷路径）以原始形式存储所有传入数据，对数据进行批处理。该处理的结果作为批处理视图存储。 速度层（热路径）可实时分析数据。...换言之，一开始可以使用时限相对较短的热路径的数据作为结果，稍后再使用冷路径的准确性较高的数据对结果进行更新。 存储在批处理层的原始数据是不可变的。传入数据始终追加到现有数据上，不覆盖以前的数据。...如需重新计算整个数据集（相当于 Lambda 中批处理层执行的操作），只需重播该流即可，通常可使用并行方式及时完成计算。
处理流数据的难度更大，因为数据量没有限定，而且数据输入的比率和速度也会变化。比起用批处理器来执行流式处理，使用流式处理器来执行批处理要更容易。...为了将 Flink 整合进批处理和流式处理流程中，包括 Uber 和微博在内的公司都对它们的基础设施进行了重大检修。 事件驱动型方法 vs 请求驱动型方法 过去十年，软件世界已经进入了微服务时代。...使用批处理，你可以合并处理定义良好的表格，但在流式处理模式下，不存在可以合并的表格，那么合并两个数据流的操作是什么意思呢？ 4....对大多数执行所谓的在线训练的公司而言，它们的模型都是以微批量学习的，并且会在一段时间之后进行评估。在评估之后，只有该模型的表现让人满意时才会得到更广泛的部署。...微博从学习到部署的模型更新迭代周期为 10 分钟。 ? 微博使用 Flink 的机器学习（图源：https://www.youtube.com/watch?
这导致了基于微批处理的流式架构的发展。 3....容错流式架构的下一个发展阶段是微批处理或离散化流。这个想法非常简单：为了解决连续计算模型（处理和缓冲记录）所带来的记录级别同步的复杂性和开销，连续计算分解为一系列小的原子性的批处理作业（称为微批次）。...后面讨论的后流式架构实现了这种组合，并将微批处理作为流式处理的基本模型。 通常，微批处理被认为是一次处理一条记录的替代方法。这是一种错误的认识：连续算子不需要一次只处理一条记录。...如果可以经常执行上述操作，那么从故障中恢复意味着仅从持久存储中恢复最新快照，并将流数据源（例如，Apache Kafka）回退到生成快照的时间点再次’重放’。...这有点类似于微批处理方法，两个检查点之间的所有计算都作为一个原子整体，要么全部成功，要么全部失败。然而，只有这一点的相似之处。
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