一、Spark概述 1、Spark简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的，基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎，实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流，运算速度相比于MapReduce...ClusterManager 负责申请和管理在WorkerNode上运行应用所需的资源，可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，目前包括Spark原生的ClusterManager、ApacheMesos
一、Flink概述 1、基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。...不仅如此，批量查询必须处理那些由定期导入和输入有界性导致的人工数据边界，而流式查询则无须考虑该问题，Flink为持续流式分析和批量分析都提供了良好的支持，实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表...与周期性的ETL作业任务相比，持续数据管道可以明显降低将数据移动到目的端的延迟，例如基于上游的StreamETL进行实时清洗或扩展数据，可以在下游构建实时数仓，确保数据查询的时效性，形成高时效的数据查询链路
bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
对于反欺诈而言，信息核实、高危人群拦截和实时计算、识别、决策是其核心风控手段。而对于信用风险的评估，需要内外兼修。...超大规模实时计算要求。...大数据场景中，需要对大规模数据做到实时计算，玖富集团内部代号为“伏羲”的 Flink 计算平台每天要在接近 510TB 的数据集上做快速的检索和计算，用户的行为改变会导致数据发生变化，进而影响决策。...Spark、Storm、Flink 技术选型对比如下： 从时延和吞吐量的角度：Flink 是纯粹的流式设计，流式大数据技术的计算是逻辑先行，即先定义计算逻辑，当数据流过时，实时计算并保留计算结果；当需要使用数据时...流式大数据技术可广泛应用于对数据处理时效性要求较高的场景，如实时交易反欺诈。Flink 的时延和吞吐量方面的性能表现较好，能满足玖富集团对超大规模数据流在线实时计算的要求。
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。
storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11
搭建云计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的云计算环境，这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断，意义重大。...任何公司或个人都可以建立自己的云计算环境（IAAs），这打破了亚马逊和其他一些公司的垄断。这是非常重要的。新浪在2011年建立了基于openstack的SWS。...openstack项目提供的云计算允许it团队成为自己的云计算服务提供商。尽管构建和维护开源私有云计算并不适合每个公司，但如果他们有基础设施和开发人员，那么openstack是一个不错的选择。...在云计算社区中，有一个流行的概念是数据有分量。一旦数据存储在云计算提供商中，就变得很重，很难迁移。作为企业最重要的资源，如果在迁移过程中数据安全得不到保障，很可能给企业带来灾难。...随着云计算创新的不断加快，新一代的技术和成果也在快速增长。然而，云计算市场的分散化使得客户很难选择云计算厂商和合作伙伴。一旦他们做出错误的决定，他们将不得不转移到一个新的云重建。
所以在这里小编推出一个很好用的实时监控平台CAT。除了能查看BUG外，还能实时监控服务的响应时间，以便于及时的做优化、加机器处理，保障服务的健壮性。...CAT搭建： 1、保证/data/appdatas/cat目录的操作权限。下面包含三个配置文件。...CAT节点一共有四个职责 控制台 - 提供给业务人员进行数据查看【默认所有的cat节点都可以作为控制台，不可配置】 消费机 - 实时接收业务数据...，实时处理，提供实时分析报表【默认所有的cat节点都可以作为消费机，不可配置】 告警端 - 启动告警线程，进行规则匹配，发送告警（目前仅支持单点部署）【可以配置】
1、 计算提供两种模式，一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、 第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。...3、 第二步是召回集扩量，发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms，利用多线程多核计算，性能到6ms。...已在预发 5、 第四步召回集在扩量，如性能瓶颈是io，则使用jar包本地计算，但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务，服务已有待联调上线。...需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务，通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡，需排期配合。 ...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似，后续会持续调研新的优化方式，并引入到线上。
并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是，不是通过socketTextStream套接字，而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream
所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。...这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测，等等。...但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。...Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+），虽然比不上专门的流式数据处理软件，也可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架...实时计算处理流程 互联网上海量数据（一般为日志流）的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?
项目，一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架（2.0和2.1是实验版本，从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后，Spark Streaming...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点，简单的说，就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎，使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式（DataFrame&SQL）。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?
数据接入 数据的接入可以通过将数据实时写入Kafka进行接入，不管是直接的写入还是通过oracle和mysql的实时接入方式，比如oracle的ogg，mysql的binlog ogg Golden Gate...（简称OGG）提供异构环境下交易数据的实时捕捉、变换、投递。...，可以在Flink中对数据进行处理了，那么如何对标签进行计算呢？...标签的计算过程极大的依赖于数据仓库的能力，所以拥有了一个好的数据仓库，标签也就很容易计算出来了。...在了解了数据仓库以后，我们就可以进行标签的计算了。在开发好标签的逻辑以后，将数据写入hive和druid中，完成实时与离线的标签开发工作。
本文主要是搭建过程，不过多涉及原理等深层次内容。
在Hadoop生态圈中，针对大数据进行批量计算时，通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成，但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。...Storm是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。...它是为分布式场景而生的，抽象了消息传递，会自动地在集群机器上并发地处理流式计算，让你专注于实时处理的业务逻辑。...Storm是Apache基金会的孵化项目，是应用于流式数据实时处理领域的分布式计算系统。 ? 应用方面 Hadoop是分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘和分析。...Storm是分布式实时计算，强调实时性，常用于实时性要求较高的地方。
这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。...二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示...但是在整个过程中，不得不思考一下，最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢？怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢？相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...比如说：离线的同事说离线昨天的数据订单是1w，实时昨天的数据确实2w，存在这么大的误差，到底是实时计算出问题了，还是离线出问题了呢？...四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据，但是数据的准确性确实一个很大的问题，如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的，就需要和其他的数据提供方进行比对了。
表单提交时可能需要较长时间的等待，因为那时 dlink 正在努力的计算当前活跃的 JobManager 地址。...后续将带来《Dlink 实时计算平台——功能篇》、《Dlink 实时计算平台——技巧篇》、《Dlink 实时计算平台——原理篇》，敬请期待。
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