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。...一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后,如何利用数据呢?将采集的数据快速计算后反馈给客户,这便于流式计算。 流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。...在电商“双11”节中,不断滚动的金额数据;在交通展示大通,不断增加的车辆数据,这些都是流式计算的应用场景。 ?...三、离线、流式数据的处理要求 1、对于离线、准实时数据都可以在批处理系统中实现(比如MapReduce、MaxCompute),对于此类数据,数据源一般来源于数据库(HBase、Mysql等),而且采用了分布式计算...四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理,整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度,流式任务属于常驻进程任务,会一直常驻内存运行,计算成本高。
从spark 说起,谈谈“流式”计算的理解 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。...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。 并行计算更喜欢做“关门打狗”的应用,高度并行,线程之间不做交互,例如口令破译,造表等。...RDD spark 大数据应用,挑战 spark用于实现大数据分析功能。...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。 ?...总结 本文是关于spark streaming流式计算理解的介绍文章。 希望读者能通过10分钟的阅读,理解spark streaming 及流式计算的原理。
流计算的特点: 1、实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流。流计算面对计算的 是实时且流式的,流数据是按照时间发生顺序地被流计算订阅和消费。...2、持续(continuos)且高效的计算。流计算是一种”事件触发”的计算模式,触发源就是上述的无界流式数据。...一旦有新的流数据进入流计算,流计算立刻发起并进行一次计算任务,因此整个流计算是持续进行的计算。 3、流式(streaming)且实时的数据集成。...流数据触发一次流计算的计算结果,可以被直接写入目的数据存储,例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。...三、流计算框架 为了及时处理流数据,就需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。对于一个流计算系统来说,它应达到如下需求: 高性能:处理大数据的基本要求,如每秒处理几十万条数据。
,我们从最开始 MapReduce 计算模型开始,一路走马观花看看大数据这十五年关键发展变化,同时也顺便会讲解流式处理这个领域是如何发展到今天的这幅模样。...另外,我们仅仅讨论了大数据处理中偏 MapReduce/Hadoop 系统及其派系分支的大数据处理。我没有讨论任何 SQL 引擎 [1],我们同样也没有讨论 HPC 或者超级计算机。...Storm 针对每条流式数据进行计算处理,并提供至多一次或者至少一次的语义保证;同时不提供任何状态存储能力。...对于这个大数据项目数据消费者来说,流计算将所有计算结果产出并让用户轮询所有 key 用来识别异常显然不太现实,数据用户要求系统直接计算某个 key 出现异常的数据结果,而不需要上层再来轮询。...相反,它旨在为整个社区大数据计算引擎提供最佳的想法指导。
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。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么,到底什么是实时流式计算呢?...而实时,流式其实是相对的概念,现在的很多技术更应该说是近实时,微批。但只要能不断的优化这些问题,实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网...,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
上面大家其实可以看到 Spark Streaming 和 Storm 都作为流式处理的一个解决方案,但是在不同的场景下,其实有各自适合的时候。...目前 spark 覆盖了离线计算,数据分析,机器学习,图计算,流式计算等多个领域,目标也是一个通用的数据平台,所以一般你想到的都能用 spark 解决。 Q8.
前言 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。...你可以配置多个其他非流式源,比如从MySQL,Parquet,CSV同时读取数据并且映射成表。 之后你就可以写SQL进行处理了。
目前常用的流式实时计算引擎分为两类:面向行和面向微批处理,其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm,典型特点是延迟低,但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming,其典型特点是延迟高,但吞吐率也高。...比如:Storm和Spark Streaming 4、结果存储:将计算结果存储到外部系统,比如:大量可实时查询的系统,可存储Hbase中,小量但需要可高并发查询系统,可存储Redis。...Spark Streaming: 基本概念:核心思想是把流式处理转化为“微批处理”,即以时间为单位切分数据流,每个切片内的数据对应一个RDD,进而采用Spark引擎进行快速计算。...Spark Streaming 对流式数据做了进一步抽象,它将流式数据批处理化,每一批数据被抽象成RDD,这样流式数据变成了流式的RDD序列,这便是Dstream,Spark Streaming 在Dstream
说明 StreamingPro有非常多的模块可以直接在配置文件中使用,本文主要针对流式计算中涉及到的模块。
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型,它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务,然后并行计算,具有可扩展,高容错,高吞吐,实时性高等一系列优点,在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm,也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器,比如常见的 kakfa,flume,redis,logstash等,计算完后的数据结果,也可以 存储到各种存储系统中,如HDFS,数据库等,一张简单的数据流图如下...ssc.awaitTermination() // 阻塞等待计算 } } 然后在对应的linux机器上,开一个nc服务,并写入一些数据: Java代码...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台,可见计算结果,并且是排好序的: ?...至此,第一个体验流式计算的demo就入门了,后面我们还可以继续完善这个例子,比如从kakfa或者redis里面接受数据,然后存储到hbase,或者mysql或者solr,lucene,elasticsearch
Spark 在流式处理一直缺乏改进,而Flink在流式方面做得很棒,两者高层的API也是互相借鉴,容易形成统一的感官,所以决定让StreamingPro适配Flink,让其作为StreamingPro底层的流式引擎...这次增强可以让我司的流式引擎有了新的选择。 准备工作 下载安装包 为了跑起来,你需要下载一个flink的包,我用的是1.2.0版本的。...WX20170321-104738@2x.png 后面的话 Flink目前在流式计算上对SQL支持有限,暂时还不支持Join,Agg等行为操作,这个和Spark相比较而言差距还比较大。
彼时,促销大战如火如荼,优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...流式计算是利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理的系统,它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...我并不负责流式计算服务,但想要揭开 Storm 神秘面纱的探索欲,同时探寻优惠券计算服务为什么会这么慢的渴望,让我好几天晚上没睡好。...对于Storm 拓扑优化,我提了两点建议: 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职,将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务,将数据前置准备好; 基础配置缓存化,引入读写锁(也是 RocketMQ 名字服务的技巧...6 写到最后 2014年,我向前一步推动了公司流式计算服务的优化,并取得了一点点进步。
聊聊流式计算吧 , 那一段经历于我而言很精彩,很有趣,想把这段经历分享给大家。 1 背景介绍 2014年,我在艺龙旅行网促销团队负责红包系统。...彼时,促销大战如火如荼,优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...流式计算是利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理的系统,它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...在阅读优惠券计算服务的代码中,我发现两个问题: 流式计算逻辑中有大量网络 IO 请求,主要是查询特定的酒店数据,用于后续计算; 每次计算时需要查询基础配置数据,它们都是从数据库中获取。...对于Storm 拓扑优化,我提了两点建议: 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职,将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务,将数据前置准备好; 基础配置缓存化,引入读写锁(也是 RocketMQ 名字服务的技巧
5万人关注的大数据成神之路,不来了解一下吗? 5万人关注的大数据成神之路,真的不来了解一下吗? 5万人关注的大数据成神之路,确定真的不来了解一下吗? 欢迎您关注《大数据成神之路》 0....引言 今天这篇继续讲流式计算。继上周阿里巴巴收购 Apache Flink 之后,Flink 的热度再度上升。...毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark 现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?...所以说,称 Google Dataflow 为现代流式计算的基石,一点也不为过。...,可以提供强大的无序数据计算能力。
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。...Flume:一个可以收集例如日志、事件等数据资源,并将这些庞大数据从各项数据资源中集中存储的工具/服务。
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...queryName("crm").start() //8)启动运行等待停止 val stream = sparkSession.streams //stream.active:获取当前活动流式查询的列表
许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速、高度概述其异同。...Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology)。...一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去;而bolt则负责转换这些数据流,在bolt中可以完成计算、过滤等操作,bolt自身也可以随机将数据发送给其他...共同之处 以上三种实时计算系统都是开源的分布式系统,具有低延迟、可扩展和容错性诸多优点,它们的共同特色在于:允许你在运行数据流代码时,将任务分配到一系列具有容错能力的计算机上并行运行。...如果你想要的是一个允许增量计算的高速事件处理系统,Storm会是最佳选择。它可以应对你在客户端等待结果的同时,进一步进行分布式计算的需求,使用开箱即用的分布式RPC(DRPC)就可以了。
目录 初始化Spark流式计算程序 一、SparkSql参数调优设置 1、设置会话时区 2、设置读取文件时单个分区可容纳的最大字节数 3、设置合并小文件的阈值 4、设置 join...aggregate洗牌(shuffle)数据时使用的分区数 5、设置执行 join 操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小 二、测试数据是否可以消费成功 初始化Spark流式计算程序...queryName("crm").start() //8)启动运行等待停止 val stream = sparkSession.streams //stream.active:获取当前活动流式查询的列表...操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小 对于broadcast join模式,会将小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold值(默认为10M)的表广播到其他计算节点
05:00: 03'),('05:00:01','05:00:05'), ('05:00:02','05:00:05'),('05:00:02',' 05:00:05') 现在,我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。 如果无法在节点之间拆分配置,请首选数据库。否则,所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器,然后再次重新分发。
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