华为云 FunctionGraph 函数工作流针对该场景，提出了 Serverless Streaming 的流式处理方案，支持毫秒级响应文件处理。...表 1：业界文件处理方案对比 3 华为云 FunctionGraph 的 Serverless Streaming 流式处理方案 针对当前业界缺少高效，可编排的文件处理方案的痛点，华为云 FunctionGraph...函数工作流提出 Serverless Streaming 的流式可编排的文件处理解决方案，步骤与步骤之间通过数据流驱动，更易于用户理解。...从中可以发现，基于 Serverless Streaming 的流式返回方案不仅具备流式处理和可编排的能力，并且在文件处理场景中可以显著降低时延，从多个方面提升了用户使用体验。...Serverless Streaming，支持毫秒级的文件流式处理, 显著改善函数编排在文件处理等场景中的用户体验。
上面内容中，提到了一些流式处理，这也是本文的重心，接下来就针对流式处理做一个说明。 流式处理是什么 流式处理是一种逐个处理数据而不是将整个数据集加载到内存中的技术。...它通常用于处理海量数据或需要持续不断地接收数据的情况。在流式处理中，数据被分成小块，并逐一处理。 使用流式处理的好处 使用流式处理技术可以减少内存占用，提高处理效率，减少处理时间。...因此，流式处理技术经常用于大型文件的读取、数据块的传输、实时数据的处理等场景。例如，在网络编程中，常用的流传输协议包括 TCP 和 UDP，它们可以逐个接收数据而不需要先将所有数据加载到内存中。...通过流式处理，我们可以有效地减小内存占用量，并帮助应用系统更好地处理大量的数据。 客户端文件上传 客户端传入的数据也是一块一块传递的吗？在一些情况下，客户端传入的数据也是一块一块传递的。...这通常发生在客户端向服务器发送大量数据或文件时，为了减少网络带宽的占用和缓解服务器处理的负担，数据会被分成一块一块进行传递。 从客户端到服务器的数据传输通常会被分成多个分组。
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。...Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。 Storm主要分为两种组件Nimbus和Supervisor。这两种组件都是快速失败的，没有状态。...未 来 在流式处理领域里，Storm的直接对手是S4。不过，S4冷淡的社区、半成品的代码，在实际商用方面输给Storm不止一条街。 如果把范围扩大到实时处理，Storm就一点都不寂寞了。...上面配置文件中配置的supervisor.slots.ports包含了4个port，也就是这个supervisor可以监听4个端口同时并发的执行4个任务，因此在web界面里我们看到Free slots是...机器会花一定时间来编译JAR文件，然后就能看到实时流的输出了。 但是这只是试运行，如果要发布拓扑到storm集群上，则要运行： sparse submit 结果又跳了一个错，说pip版本太低。。。
要说流式微批处理，就不得不说一下TCP流。典型的tcp IO流模型有，bio，伪异步IO，NIO，AIO，Rector模型等。我们这里主要是说伪异步IO。...这种在分布式模式下不可行，对于Spark Streaming的微批处理，我们根本不知道Receiver运行在何处，所以，客户端链接都不知道请求到何处，当然，我们也可以做一个复杂的操作来报告我们Receiver...此时我们再用一个RecurringTimer用来每隔一定时间，如batch=5s，生成一个task，task中有task自身要处理的数据的描述信息，然后放入线程池中去执行，在执行的时候根据数据的描述信息去取...0-n个block然后处理。...对于这种数据源，我们完全没必要先把数据取回来存储于blockmanager，然后再从blockmanager里面取出来再去处理(请注意这里先暂时忽略预写日志)，这明显很浪费性能。
Kafka的流式处理类库提供了许多有用的功能，如窗口化处理、状态存储和流处理拓扑构建等，使得开发人员能够轻松地构建强大的流式处理应用程序。...随着Kafka的流行和流式处理技术的发展，流式处理系统已经成为数据处理的一个重要领域，并且在越来越多的应用场景中得到广泛应用。...Kafka的流式处理类库为开发人员提供了一种强大的工具来处理实时数据流，并从中提取有用的信息，是构建复杂的流式处理系统的理想选择。...这使得流式处理非常适用于需要实时响应的业务场景。 高吞吐量：流式处理具有较高的吞吐量，即能够处理大量的数据记录。这使得流式处理非常适用于处理大规模的数据集。...【滚动窗口和跳跃窗口的区别】 ---- 流式处理的设计模式 单个事件处理 处理单个事件是流式处理最基本的模式。
本文介绍一个概念 SAX 的设计模式，这个概念虽然不是来源于 Node.js，但它解决问题的一些思想当我们在使用 Node.js 或一些其它的编程语言中遇到类似问题时也会受到一些启发，本文后面会介绍如何流式处理一个大...场景描述 问题一：假设现在有一个场景，有一个大的 JSON 文件，需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据，怎么能够流式的每次读取一条记录？...问题一： 假设现在有一个场景，有一个大的 JSON 文件，需要读取每一条数据经过处理之后输出到一个文件或生成报表数据，怎么能够流式的每次读取一条记录？...文中主要介绍如何流式处理类似的大文件，更重要的是掌握编程中的一些思想，例如 SAX 一个核心点就是实现了 “事件驱动” 的设计模式，同时结合 Stream 做到边读取边解析。...处理问题的方式是多样的，还可以在生成 JSON 文件时做拆分，将一个大文件拆分为不同的小文件。
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。...无数据丢失：Storm创新性提出的ack消息追踪框架和复杂的事务性处理,能够满足很多级别的数据处理需求。不过，越高的数据处理需求，性能下降越严重。...Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。 Storm主要分为两种组件Nimbus和Supervisor。这两种组件都是快速失败的，没有状态。...用户属性分析的项目，需要处理大量的数据。使用传统的MapReduce处理是个不错的选择。但是，处理过程中有个步骤需要根据分析结果，采集网页上的数据进行下一步的处理。...四.Storm的未来 在流式处理领域里，Storm的直接对手是S4。不过，S4冷淡的社区、半成品的代码，在实际商用方面输给Storm不止一条街。
它允许用户从一个或多个流自由处理事件，并使用一致的容错状态。此外，用户可以注册事件时间和处理时间回调，允许程序实现复杂的计算。...以上概念因此适用于批处理程序，同样适用于流式传输程序，但有一些例外： 1，批处理程序的容错不使用checkpoint。恢复需要完全执行流。这是可能的，因为输入是有限的。...一种state backend将数据存储于内存的hash map中，另一种state backend使用的是RocksDB，还有就是使用文件。...十四，总结 Flink作为一个流式处理的框架，在实时计算中也是很常见的。...处理结束后输出位置
针对这种需求场景 ，我们设计实现了一整套的流式上传处理协议SVE，能够确保视频在上传的过程中，后端进行多分辨率输出的转码。...流式视频处理架构 image.png 面对我们遇到的挑战，前面已经提出了三种相对有针对性的解决方案，那么这些解决方案如何相互配合工作的呢？...流式上传协议需要确保整个工作流的完整性，实时性，出现问题要能够及时发现和处理，并且要灵活可配置。...相比之下，如果切分文件大小一定的条件下，文件越大，SVE协议的效率越高，大文件的处理时间基本等于上传时间，效率提高非常明显。...SVE上传协议框架：客户端需要按照GOP进行文件切割，服务端将每个分片存入Temp Storage，同时通知Trans Center启动一个Runner任务去处理该分片，处理的过程包括下载GOP分片，转码
流式处理作为实时处理的一种重要手段，正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。...然而，虽然流式处理的技术已经很丰富，流式处理在企业中的实施仍然存在较大难度，主要原因是成本高，需求上线周期长等，而产生这样问题的原因又分两个方面，一是企业组织结构，二是技术。...二、Wormhole是什么 Wormhole是一个面向实时大数据项目实施者的流式处理平台，致力于统一并简化大数据开发和管理，尤其针对典型流式实时/准实时数据处理应用场景，屏蔽了底层技术细节，提供了极低的开发门槛...Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案，大大降低了流式处理的技术门槛；同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化，减少了整个需求生命周期的参与角色数量，精炼了整个开发过程，进而缩短了开发周期...，在这个过程中，Wormhole定义新的概念，将整个流式处理进行了标准化，将定制化的流式计算变为标准化的流式处理，并从三个纬度进行了高度抽象。
尤其是针对流式实时和流式准实时数据处理场景，Wormhole提供了可视化的操作界面，极简的配置流程，基于SQL的业务开发方式，并屏蔽了大数据处理底层技术细节，极大的降低了开发管理门槛，使得大数据项目开发和管理变得更加轻量敏捷可控可靠...Wormhole支持的功能很多，如图1所示，除了流式数据处理，Wormhole在管理和运维等方面也做的比较完善。...下面我们从流式处理、平台管理、数据质量、数据安全以及运维监控五个维度来介绍Wormhole的具体功能。...一、流式处理 Wormhole的核心是流式处理，并将流式处理抽象为Flow（流式处理逻辑管道，具体参见：#Wormhole# 流式处理平台设计思想）。...这种异构逻辑的并行处理大大提高了资源利用率，也提高了流式处理的易用性。 ?
这里我们主要介绍流式上传，以解决原生上传带来的问题。...对于原生上传来说，是把 http 请求的文件输入流写入 tomcat 工作目录的磁盘中，流式上传的思路是不把输入流写入磁盘，而是直接把输入流交给应用程序，这样就避免了写磁盘的中转操作，提高了效率。...根据以上 tomcat 原生文件上传的分析，对于流式上传来说我们应该保证如下两点： 不要去调会用消费 servlet inputstream 的API，例如 getPart()/getParameter...在应用程序里利用 ServletFileUpload 对象的 getItemIterator() 方法得到每个文件的 socket 输入流，根据业务逻辑做相应处理，示例代码： 对于以上方式，从应用程序角度看...对于流式上传一定要注意关闭每个文件的网络输入流，需要循环处理完所有的文件，并且顺序是不可以变的，因为每个文件在网络输入流中是依次发送的，没有办法修改处理顺序。
、最大值、最小值 foreach 遍历 collect 返回集合 joining 拼接流中的元素 groupingBy 分组 partitioningBy 分区 ---- 1、什么是流 流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列...，源可以是数组、文件、集合、函数。...Stream stream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5, 6); 通过Stream的of方法生成流，通过Stream的empty方法可以生成一个空流. 4、通过文件生成...lines = Files.lines(Paths.get("data.txt"), Charset.defaultCharset()); 通过Files.line方法得到一个流，并且得到的每个流是给定文件中的一行
实时流处理，应运而生！ 2 实时流处理产生背景 ◆ 时效性高 ◆ 数据量大 ◆ 实时流处理架构与技术选型 3 实时流处理概述 实时计算：响应时间比较短。 流式计算：数据不断的进入，不停顿。...实时流式计算：在不断产生的数据流上，进行实时计算 4 离线计算与实时计算对比 4.1 数据来源 离线：HDFS历史数据，数据量较大。...4.2 处理过程 离线：Map + Reduce 实时：Spark(DStream/SS) 4.3 处理速度 离线：速度慢 实时：快速拿到结果 4.4 进程角度 离线：启动 + 销毁进程 实时：...7 * 24小时进行统计，线程不停止 5 实时流处理架构与技术选型 Flume实时收集WebServer产生的日志 添加Kafka消息队列，进行流量消峰，防止Spark/Storm崩掉 处理完数据，持久化到...RDBMS/NoSQL 最后进行可视化展示 Kafka、Flume一起搭配更舒服哦~ 6 实时流处理在企业中的应用 电信行业：推荐流量包 电商行业：推荐系统算法 X 交流学习 Java交流群 博客 Github
然而，虽然流式处理的技术已经很丰富，流式处理在企业中的实施仍然存在较大难度，主要原因是成本高，需求上线周期长等，而产生这样问题的原因又分两个方面，一是企业组织结构，二是技术。...Wormhole是什么 Wormhole是一个面向实时大数据项目实施者的流式处理平台，致力于统一并简化大数据开发和管理，尤其针对典型流式实时/准实时数据处理应用场景，屏蔽了底层技术细节，提供了极低的开发门槛...Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案，大大降低了流式处理的技术门槛；同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化，减少了整个需求生命周期的参与角色数量，精炼了整个开发过程，进而缩短了开发周期...： 流式处理的开发模式变为了业务人员通过可视化配置和编写SQL即可完成80%以上的业务场景，不再需要对流式处理技术有很深的理解 缩短了需求上线周期： 如下图所示，一个需求从提出到上线只需要产品人员和业务人员...，将整个流式处理进行了标准化，将定制化的流式计算变为标准化的流式处理，并从三个纬度进行了高度抽象。
含有时间的流处理是有状态流处理的扩展，其中时间在计算中起一定作用。...时间概念 事件时间与处理时间 在流式程序中引用时间时（例如定义窗口），可以引用不同的时间概念： 处理时间：处理时间是指执行相应操作的机器的系统时间。...当流程序在处理时间上运行时，所有基于时间的操作（如时间窗口）将使用运行相应操作符的机器的系统时钟。每小时处理时间窗口将包括在系统时钟指示整点时间之间到达特定操作员的所有记录。...例如，如果应用程序在上午 9:15 开始运行，则第一个每小时处理时间窗口将包括在上午 9:15 和上午 10:00 之间处理的事件，下一个窗口将包括在上午 10:00 和上午 11:00 之间处理的事件...假设所有数据都已到达，事件时间操作将按预期运行，并产生正确且一致的结果，即使在处理无序或延迟事件时，或者在重新处理历史数据时也是如此。
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化 前言 今天介绍利用 StreamingPro 构建流式(Spark Streaming)计算程序 准备工作...下载StreamingPro README中有下载地址 我们假设您将文件放在了/tmp目录下。...填写配置文件 下面配置下载后无需任何改动即可跑起来 gist 假设你下载后重新命名为test.json，并且放在了/tmp目录下。...ps: 这个例子里，我们模拟了一个流式数据源(一般而言是Kafka)，然后将该数据源映射成一张表test。 另外我们知道，在一般流式计算中，我们经常需要一些映射数据，比如ip->地理位置 的映射关系。...这是一个标准的Spark 流式处理程序
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...Predicate是新增的函数式接口,位于java.util.function Predicate用于测试传入数据是否满足判断要求 Predicate接口需要实现test()方法进行逻辑判断 Stream流式处理...Stream流式处理是建立在Lambda基础上的多数据处理技术 Stream对集合数据处理进行高度抽象,极大简化代码量 Stream可对集合进行迭代,去重,筛选,排序,聚合等一系列处理 基于数组创建
流式数据流可以从检查点恢复，同时通过恢复操作符的状态并从检查点重放记录来保持一致性（恰好一次处理语义）。 检查点间隔是一种权衡执行期间容错开销与恢复时间（需要重放的记录数）的方法。...对于状态较小的流式应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁绘制，而不会对性能产生太大影响。 流应用程序的状态存储在可配置的位置，通常在分布式文件系统中。...一旦接收算子（流式 DAG 的末尾）从其所有输入流中接收到屏障 n，它就会向检查点协调器确认快照 n。在所有接收器都确认快照后，它被认为已完成。...精确一次与至少一次 对齐步骤可能会增加流式传输程序的延迟。 通常，这种额外的延迟大约为几毫秒，但我们已经看到一些异常值的延迟显着增加的情况。...因此，上述概念以相同的方式适用于批处理程序，也适用于流式程序，但有一些例外： 批处理程序的容错不使用检查点。 通过完全重播流来进行恢复。 这是可能的，因为输入是有界的。
一、概念 大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。 流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。...流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。 批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。MapReduce是非常重要的批处理模型。...MapReduce的核心思想是，数据首先被分为若干小数据块chunks，随后这些数据块被并行处理并以分布的方式产生中间结果，最后这些中间结果被合并产生最终结果。...二、主流组件 目前主流的流处理组件包括：Strom、Spark Streaming、KafKa、Flume、Flink、S3等，接下来将对上述组件做简要介绍。
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