作者:腾讯云云函数团队产品经理April 导语|本文演示了如何捕获流计算 Oceanus (Flink) 集群状态变更,并通过事件总线(EventBridge)发送到企业微信或钉钉、飞书客户端。 背景介绍 监控与报警系统对于业务生产环境来说是不可或缺的,一旦有故障发生,需要有完善的监控告警链路,保证告警消息可以实时完成推送并进行处理。 腾讯云事件总线(EventBridge)[1] 简称 EB,是一款安全、稳定、高效的无服务器事件管理平台。事件中心的事件总线可以接收来自您自己的应用程序、软件即服务(Sa
本文演示了如何捕获流计算 Oceanus (Flink) 集群状态变更,并通过事件总线(EventBridge)发送到企业微信或钉钉、飞书客户端。
在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,而稳定的使用体验则是用户体验的基础。大型的互联网公司,尤其是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。
实时流计算服务(Cloud Stream Service,简称CS),是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务,全托管的方式用户无需感知计算集群,只需聚焦于Stream SQL业务,即时执行作业,完全兼容Apache Flink(1.5.3版本)API和Apache Spark(2.2.1版本)API。
为什么要构建监控系统 作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司,特别是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。 大型互联网公司的业务系统都是大规模的分布式系统,各种业务应用和基础组件(数据库、缓存、消息队列等)共同
The following article is from 腾讯技术工程 Author 腾讯程序员 作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 为什么要构建监控系统 在后移动互联网时代,良好的用户体验是增长的基础,稳定的使用体验就是用户体验的基础。大型的互联网公司,特别是面向 C 端客户的公司,对业务系统稳定性的要求越来越高,因此对线上问题发现和处理的速度要求通常是分钟级的。比如滴滴等出行公司,打车服务停摆 10 分钟都会导致导致乘客、司机大规模投诉,不仅造成经济损失,而且严重平台商誉和用户口碑。 大型
导读:两千多年以前,孔老夫子站在大河边,望着奔流而去的河水,不禁感叹:“逝者如斯夫,不舍昼夜。”老夫子是在叹惜着韶华白首,时光易逝!
进入大数据时代,数据量呈爆炸式增长,传统批处理计算模式难以满足日益增长的实时性需求。数据实时化已经成为数字经济时代的必然趋势。实时计算作为一种能够持续处理数据流的技术,能够以毫秒级延迟提供计算结果,为实时分析、风控、推荐等应用场景提供强有力的支持。
Flink Forward 是由 Apache 官方授权,用于介绍 Flink 社区最新动态、发展计划以及各一线大厂围绕 Flink 生态的生产实践经验的会议。Flink Forward 以前只在美国和德国举办,2018年12月20日首次来到中国。腾讯云大数据团队参加了会议并在会上介绍团队在公有云流计算平台服务化过程中的一些监控运维经验。
内容来源:2018 年 6 月 23 日,阿里巴巴云计算平台事业部产品经理郭华在“数据智能实践技术沙龙”进行《基于流计算构建实时大数据处理系统》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。
6月23日,养码场联合袋鼠云、3W举办了以数据智能实践为主题的线下技术沙龙。干货满满,场主吐血整理!
流计算 Oceanus 是位于云端的流式数据汇聚、计算服务。只需几分钟,您就可以轻松构建网站点击流分析、电商精准推荐、物联网 IoT 等应用。流计算基于 Apache Flink 构建,提供全托管的云上服务,您无须关注基础设施的运维,并能便捷对接云上数据源,获得完善的配套支持。
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误,用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统,可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用 datagen 连接器生成随机数据,经过流计算 Oceanus,最终将计算数据存入 Elasticsearch 。 前置准备 创建
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
本文作者:腾讯新闻商业化数据高级工程师 罗强 摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户,业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂,业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中,更快的响应用户需求、精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设
摘要 随着社会消费模式以及经济形态的发展变化,将催生新的商业模式。腾讯新闻作为一款集游戏、教育、电商等一体的新闻资讯平台、服务亿万用户,业务应用多、数据量大。加之业务增长、场景更加复杂,业务对实时计算高可靠、可监控、低延时、数据可回溯的要求也越来越迫切。比如新闻广告投放、停单、在线推荐、电商搜索中,更快的响应用户需求、精准计费停单,意味着着更好的用户体验和更多的收入。 接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内
1、Apache Flink 在滴滴的背景 2、Apache Flink 在滴滴的平台化 3、Apache Flink 在滴滴的生产实践 4、Stream SQL 5、展望规划
Flink Forward是由Apache官方授权,用于介绍Flink社区的最新动态、发展计划以及Flink相关的生产实践经验的会议。2018年12月20日,Flink Forward首次来到中国举办。腾讯TEG数据平台部参加了会议并在会上介绍了腾讯内部基于Flink打造的一站式实时计算平台Oceanus。 一、背景介绍 TEG实时计算团队作为腾讯内部最大的实时数据服务部门,为业务部门提供高效、稳定和易用的实时数据服务。其每秒接入的数据峰值达到了2.1亿条,每天接入的数据量达到了17万亿条,每天的数据增长
接下来我们将介绍基于腾讯云流计算 Oceanus Flink 平台、PipeLine 设计模式搭建的实时数据仓库思想。该方案已经落地内容商业化新闻如广告实时广告停单、实时报表、实时特征计算、游戏联运行为分析、数据异常检测等场景。
作者 | 梁李印,滴滴出行大数据架构部技术专家。梁李印将于5月18-19日在上海A2M峰会分享《滴滴实时计算平台架构与实践》话题,更多峰会议题请至A2M峰会官网查看,点击底部阅读原文可直达官网。
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。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
01. 背景介绍 监控与报警系统对于业务生产环境来说是不可或缺的,一旦有故障发生,需要有完善的监控告警链路,保证告警消息可以实时完成推送并进行处理。 腾讯云事件总线(EventBridge)是一款安全、稳定、高效的无服务器事件管理平台。事件中心的事件总线可以接收来自您自己的应用程序、软件即服务(SaaS)和腾讯云服务的实时事件及相关数据流,通过集成消息推送和 SCF 云函数,可以实现邮件、短信、企业微信、钉钉、飞书等多种方式的通知。 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 A
作者:于乐,腾讯 CSIG 工程师 一、 方案描述 1.1 概述 在线教育是一种利用大数据、人工智能等新型互联网技术与传统教育行业相结合的新型教育方式。发展在线教育可以更好的构建网络化、数字化、个性化、终生化的教育体系,有利于构建“人人皆学、处处能学、实时可学”的学习型社会。 本文针对某知名在线教育平台在腾讯云流计算 Oceanus 的业务案例,介绍了其中可能存在的一些性能问题,并针对这种问题进行了参数调优相关的介绍。 1.2 方案架构 某知名在线教育平台在流计算 Oceanus 上主要有两个业务应用场景
今日,流式数据处理是大数据里的很重要一环。原因有不少,其中包括: 商业(竞争)极度渴望更快的数据,而转换成流计算则是一个好的方法来降低延迟。 海量的、无穷数据集在现在的商业环境里变的越来越常见,而用专门设计来处理这样数据的系统来应对这些数据则更为容易。 在数据到达时就对他们进行处理能够更加平均地把负载进行均衡,取得更好的一致性和更可预测的计算资源消耗。 尽管业务驱动带来了对流计算兴趣的猛增,但绝大部分现有的流计算系统相比于批处理还不够成熟,而后者已经产生了很多令人激动的、多产的应用。 作为从事海量大规模流计
AI 前线导读:2018 年接近尾声,AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点,作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析,并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比,同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
---- 作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据,以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息,高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件,大大减少了开发运维人员的投入。 一、解决方案描述 (一)概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Promethe
摘要:Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算。滴滴基于 Apache Flink 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 Flink 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache Flink 在滴滴的应用与实践。主要内容为:
本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其 App 应用的 CPU 和内存等资源消耗数据,高效地保障系统稳健运行。运用云化的 Kafka、Flink、ES 等组件,大大减少了开发运维人员的投入。
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务,其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性,光流作为后面高级视觉处理的输入,对其准确度、实时性都有着极高的要求,光流计算的性能会直接影响其后的高级视觉处理。
近年来随着越来越多的大数据技术被开源,例如:HDFS、Spark等,伴随这些技术的发展与普及, 促使企业数据架构的演进——从传统的关系型数据存储架构逐步演化为分布式处理和存储的架构。我们通过数据架构的演变角度来了解下为什么今天Flink实时计算引擎会爆火起来。
随着移动设备、物联网设备的持续增长,流式数据呈现了爆发式增长,同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求,基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。
作者:黄龙,腾讯 CSIG 高级工程师 Flink Watermark 前言 Flink 水印机制,简而言之,就是在 Flink 使用 Event Time 的情况下,窗口处理事件乱序和事件延迟的一种设计方案。本文从基本的概念入手,来看下 Flink 水印机制的原理和使用方式。 Flink 在流应⽤程序中三种 Time 概念 Time 类型备注Processing Time事件被机器处理的系统时间,提供最好的性能和最低的延迟。分支式异步环境下,容易受到事件到达系统的速度,事件在系统内操作流动速度以及中断的影
腾讯云消息队列 CKafka,分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息服务,100%兼容开源 Apache Kafka 0.9 0.10
本次演讲主要是和大家分享一下实时计算在滴滴的应用场景和一些实践。 滴滴大数据体系 滴滴大数据体系的主要特点在于数据都是实时的,数据采集可以采集到90%以上的数据。我们的数据来源一共有三类,一类是Bin
一、概述 Apache Flink是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。 同样地,ClickHouse是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星,它拥有极其出众的查询性能,以及丰富的分析函数,可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤,人无完人,每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标,接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来,取长补短,最终实现“效率翻倍,快乐加倍”的梦想。 二
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。
作者:董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述 Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。 同样地,ClickHouse 是 OLAP 在线分析领域的一颗冉冉新星,它拥有极其出众的查询性能,以及丰富的分析函数,可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤,人无完人,每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标,接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来,取长补
无界数据是持续产生的数据,所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的,没有终止时间。处理无界数据通常要求以特定顺序获取,以便判断事件是否完整、有无遗漏。
静态数据:为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据。
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。
Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势,多方位领先同领域的开源竞品。
编者注:本内容来自Jay Kreps所著的《我喜爱日志:事件数据、流计算处理和数据集成》一书的第三章。Jay Kreps是Confluent的联合创始人和CEO。在此之前,Jay是领英的主要架构师之一,专注于数据基础架构和数据驱动的产品。他是多个可扩展的数据系统空间的开源项目的作者之一,包括Voldemort、Azkaban、Kafka和Samza。 以下是原文: 到目前为止,我还仅仅只是描述了一些把数据从一个地方拷贝到其他地方的多种的方法。然而,在存储系统间挪动字节并不是故事的结尾。实际上我们发现,“日
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能,将 PostgreSQL 数据取出,经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
在大数据时代的初期,我们面临的数据主要是大容量的静态数据集,针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而,随着大数据时代的演进,具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见,人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值,于是推动了大数据技术的演进。
在Spark框架当中,提起流计算,那么主要就是Spark Streaming组件来负责。在大数据的发展历程当中,流计算正在成为越来越受到重视的趋势,而Spark Streaming流计算也在基于实际需求不断调整。今天的大数据学习分享,我们就主要来讲讲Spark 实时流计算。
相信大数据人对这两年冉冉升起的新星 Flink 都不陌生,Flink是一款构建在数据流之上的有状态计算框架,通常被视为第三代大数据分析方案。
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