流式处理 替换 批处理

深入浅出时序数据库之预处理篇——批处理和流处理，用户可定制，但目前流行influxdb没有做

时序数据是一个写多读少的场景,对时序数据库以及数据存储方面做了论述,数据查询和聚合运算同样是时序数据库必不可少的功能之一.如何支持在秒级对上亿数据的查询分组聚合运算成为了时序数据库产品必须要面对的挑战.   本文会从时序数据库的查询以及聚合运算角度展开,最后会从如何解决时序数据的查询问题入手深入分析. 1. 时序数据的查询 用户对时序数据的查询场景多种多样,总的来说时序数据的查询分为两种:原始数据的查询和时序数据聚合运算的查询. 前者是对历史高精度时序数据的查询,查询结果粒度太细,并不利于发现其

Spark Streaming流式处理

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流

从Storm和Spark 学习流式实时分布式计算的设计

0. 背景 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理

Spark SQL - 对大规模的结构化数据进行批处理和流式处理 大体翻译自:https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql.html 如同一般的 Spark 处理,Spark SQL 本质上也是大规模的基于内存的分布式计算. Spark SQL 和 RDD 计算模型最大的区别在于数据处理的框架不同.Spark SQL 可以通过多种不同的方式对结构化的数据和半结构化的数据进行处理.它既可以使用

Apache Beam，批处理和流式处理的融合！

1. 概述 在本教程中,我们将介绍 Apache Beam 并探讨其基本概念. 我们将首先演示使用 Apache Beam 的用例和好处,然后介绍基本概念和术语.之后,我们将通过一个简单的例子来说明 Apache Beam 的所有重要方面. 2. Apache Beam是个啥? Apache Beam(Batch+strEAM)是一个用于批处理和流式数据处理作业的统一编程模型.它提供了一个软件开发工具包,用于定义和构建数据处理管道以及执行这些管道的运行程序. Apache Beam旨在提供一个可

流式计算（二）-Kafka Stream

前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架,或者是高并发实时流处理框架,正是Kafka的拿手好戏. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Zookeeper3.5.5/Kafka2.3.1 难度:新手--战

FunDA（2）－ Streaming Data Operation：流式数据操作

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距 所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动 当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

Storm：最火的流式处理框架

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

分布式流式处理框架：storm简介 + Storm术语解释

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

Citrix服务器虚拟化之三十 XenApp 6.5发布流式应用程序

                                    Citrix服务器虚拟化之三十 XenApp 6.5发布流式应用程序   XenApp可发布以下类型的资源向用户提供信息访问,这些资源可在服务器或桌面上虚拟化: 1)  服务器桌面:发布场中服务器的整个Windows 桌面,插件连接到服务器之后,用户会看到可用来启动该服务器上安装的任何应用程序的桌面界面.选择了此应用程序类型后,必须指定要发布的服务器.要发布桌面,计算机上必须正在运行 XenApp.如果您在没有运行 XenA

Flink 另外一个分布式流式和批量数据处理的开源平台

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

浅谈Storm流式处理框架（转）

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon

[转载] Storm：最火的流式处理框架

转载自http://www.cnblogs.com/langtianya/p/5199529.html 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去

【官方文档】Nginx模块Nginx-Rtmp-Module学习笔记（三）流式播放Live HLS视频

源码地址:https://github.com/Tinywan/PHP_Experience HTTP Live Streaming(HLS)是由Apple Inc.实施的非常强大的流视频协议.HLS使用穿过防火墙,代理的HTTP事务,并可以轻松地通过CDN进行分发.因此,该技术能够比RTP或其他基于UDP的协议达到更大的观众观众.今天在线直播的许多视频都是由使用HLS的昂贵系统进行托管,但它们通常很昂贵,需要大量的服务器资源.本教程将向您展示如何设置一个非常实惠的Ubuntu 14.04 VU

流式计算与计算抽象化------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记15

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依

流式处理新秀Flink原理与实践

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

Java8 新特性之流式数据处理

一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<>(); for (final Integer num : nums) { if (num % 2 ==

Apple公司Darwin流式服务器源代码分析

当前,伴随着Internet的飞速发展,计算机网络已经进入到每一个普通人的家庭.在这个过程中,一个值得我们关注的现象是:Internet中存储和传输内容的构成已经发生了本质的改变,从传统的基于文本或少量图像的主页变为大容量.富信息量的流式媒体信息.一份早在1998年提交的研究报告就曾指出,流式媒体统治Internet的潮流是不可抗拒的,该报告估计到2003年,存储在网络服务器上的内容超过50%的将是流式媒体信息.但今天看来,这个估计还是有些保守了.所谓的流式媒体简单的讲就是指人们通过网络实时的收

Others-阿里专家强琦：流式计算的系统设计和实现

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

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