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。
无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟，延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。 如果我们处理的是天级别的数据，比如各大网站的用户偏好分析、零售
另一个世界系列，从另一个角度看数据分析的方法、应用。 循环、分支...都可以在Python中用函数实现！ | 函数式编程，打开另一个世界的大门 本文结构： 1、数据的时效性 2、流式计算与批量计算 3、总结与相关产品 (1) 流式计算流程 (2) 流式计算特点 (3) 相关产品 ---- 1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。 如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据，并且可以保证数据的一致性，但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
但客户需求场景更多是“t+1”形式，只需对当日、当周、当月数据进行分析，这些诉求仅离线分析就可满足。
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
这个月做的事情还是蛮多的。上线了一个百台规模的ES集群，还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长，其实是为了突出该推荐系统的三个亮点，一个是实时，一个是基于用户画像去做的，一个是异步化。
那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？
Flink是一款非常优秀的流式计算框架，而ClickHouse是一款非常优秀的OLAP类引擎，它们是各自所处领域的佼佼者，这一点是毋庸置疑的。Flink除了各种流式计算场景外也必然可以用于流式统计，ClickHouse同样也可以用于流式统计，但我不认为它们是优秀的流式统计工具。XL-Lighthouse在流式统计这个细分场景内足以完胜Flink和ClickHouse。在企业数据化运营领域，面对繁杂的流式数据统计需求，以Flink和ClickHouse以及很多同类技术方案为核心的架构设计不能算是一种较为优秀的解决方案。
大数据做了这许多年，有没有问过自己，大数据中，工作量最大和技术难度最高的，分别是什么呢？ 01 大数据时代 我每天都在思考，思考很重要，是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情，一切按照社会的习惯前行，那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？ 大数据本质是： 随着科学技术发展，更多的数据能够被存储了，能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
如图1-1所示，传统单体数据架构（Monolithic Architecture）最大的特点便是集中式数据存储，企业内部可能有诸多的系统，例如Web业务系统、订单系统、CRM系统、ERP系统、监控系统等，这些系统的事务性数据主要基于集中式的关系性数据库（DBMS）实现存储，大多数将架构分为计算层和存储层。
在实际生产的过程中，大量数据在不断地产生，例如金融交易数据、互联网订单数据、GPS定位数 据、传感器信号、移动终端产生的数据、通信信号数据等，以及我们熟悉的网络流量监控、服务器产生的日志数据，这些数据最大的共同点就是实时从不同的数据源中产生，然后再传输到下游的分析系统。针对这些数据类型主要包括实时智能推荐、复杂事件处理、实时欺诈检测、实时数仓与ETL类型、流数据分析类型、实时报表类型等实时业务场景，而Flink对于这些类型的场景都有着非常好的支持。
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。百度百科
阅读导读： 1.流式实时分布式计算系统有哪些共同特征，产生的背景是什么？ 2.原语设计的有哪些要点？ 3.元语设计中Spark、storm是如何设计的？ 4.Storm有哪六种消息分发模式？ 流式实时分布式计算系统在互联网公司占有举足轻重的地位，尤其在在线和近线的海量数据处理上。在线系统负责处理在线请求，因此低延时高可靠是核心指标。在线系统是互联网公司的核心，系统的好坏直接影响了流量，而流量对互联网公司来说意味着一切。在线系统使用的数据是来自于后台的计算系统产生的。
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
AI 科技评论按，2018 中国计算机大会（CNCC2018）于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举办，会议由中国计算机学会（CCF）主办，杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办，浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。今年的大会主题是「大数据推动数字经济（Big Data Drives the Digital Economy）」，CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会演讲，会议包括 15 个特邀报告、3 个大会论坛，60 个技术论坛，20 场特色活动。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。
如今的我们正生活在新一次的信息革命浪潮中，5G、物联网、智慧城市、工业4.0、新基建……等新名词层出不穷，唯一不变的就是变化！对于我们所学习的大数据来说更是这样：数据产生的越来越快、数据量越来越大，数据的来源越来越千变万化，数据中隐藏的价值规律更是越来越被重视！数字化时代的未来正在被我们创造！
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。对比并行计算，谈三个概念：
地域: ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础教程
数据是怎么来的？ 在很多行业，数据都是人工收集来的，比如医学疾病数据、环境数据、经济数据等。数据的更新周期也比较长，比如年度、月度。 但互联网行业不一样，这个天然的流量行业，数据量巨大，更新周期按天就算长了，通常有小时级、分钟级、实时秒级，甚至来不及落入表中，直接对实时流数据就进行计算。 最后说的这种「流式计算」，之前介绍过：什么是流式计算 | 另一个世界系列，对数据流实时进行计算，不需要存储到表里，主要为了满足一些实时级的需求，比如实时监控、实时个性化推荐等。 不管是「流式计算」还是存储到表里再计算
Streaming流式计算这个词被用来表示各种不同的东西。这种缺乏精确性的术语模糊了流式计算的真正含义。设计良好的流式计算系统与任何现有的批处理引擎一样，能够产生正确的、一致的、可重复的结果（技术上更胜一筹）。
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
上面我们讲了 大数据的数据查询方法 ，使用Hive或者 Impala，但是这些只能查询固定历史的数据，如果要实时计算可能就不是那么合适了。
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
最近我在学习流式计算引擎Flink，正在阅读Flink的官方文档、一些技术博客以及《Streaming Processing with Apache Flink》这本书，并试图将一些知识整理下来，形成一个系列。
在当代数据量激增的时代，各种业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理，成为当下大多数公司所面临的问题。随着雅虎对hadoop的开源，越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线，例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准。但是随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性。相对于传统的数据处理模式，流式数据处理有着更高的处理效率和成本控制能力。Flink 就是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。
在上篇，我们一起学习了分布式计算中的 MapReduce 模式(分布式计算技术MapReduce 详细解读)，MapReduce 核心思想是，分治法，即将大任务拆分成多个小任务，然后每个小任务各自计算，最后合并各个小任务结果得到开始的那个大任务的结果。
随着大数据分析市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热门的十个大数据技术。 1、预测分析 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方
大数据介绍 hadoop3.2.1 根据官网开启之旅 storm 实时计算 纯流式计算 无头无尾 已经过时 Spark Streaming 非纯流式计算 有桶的概念 Flink 纯流式计算框架 无头无尾 用户画像 => 什么样的人喜欢购买什么样的东西 产品聚类 => 类似产品形成一类
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。
导读：本文将告诉你Flink是什么，以及为什么Flink会成为下一代大数据处理框架的标准。
根据昨天的URL上报数据生成ALS模型。之后将模型加载到流式计算中，对实时URL的访问用户进行内容推荐。整个流程只需要你写写SQL（做解析），弄弄配置就搞定。
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解
随着 大数据分析 市场快速渗透到各行各业，哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数，这里给出最热的十个大数据技术。 预测分析： 预测分析 是一种统计或数据挖掘解决
场景描述：本文由小米的王加胜同学分享，文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展，从 Spark Streaming 迁移到 Flink ，在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
Flink具有先进的架构理念，拥有诸多的优秀特性以及完善的编程接口，Flink的优势有以下几点：
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，复用了其对象的Catalyst引擎。
大数据已经融入到各行各业，哪些大数据技术是最受欢迎？哪些大数据技术潜力巨大？请听大讲台老师对10个最热门的大数据技术的介绍。
Spark 2.0相比老版本变化很大，已经发布了预览版本。原始的英文版databricks的博客：https://databricks.com/blog/2016/05/11/apache-spark
大数据技术有5个核心部分，分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术？
Java基础语法，面向对象，字符串，异常，集合，IO，线程、数据库、JDBC，Maven
随着数据变多了，量变导致质变，数据足够大后其内部的隐含的规律会越来越精确和完整。机器学习则是将数据内存存在的这种隐含关联给挖掘出来的一项技术。
首先，学习SparkStreaming流式计算模块，以批处理思想处理流式数据，进行实时分析。
部门目前核心其实就是流式计算，从根部开始(一个超大的Kafka集群)开始，延伸出一个超级庞大的树形结构。整个过程都是数据自我驱动进行流转，没有使用类似Azkaban/Oozie 等外部工具去让数据从一个系统流转到另外一个系统。 而我之前提出 Transformer架构 本质就是一个流式数据架构。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
