什么是大数据的批流一体
大数据的批流一体是一种处理大数据的方法，它将批处理和流处理结合在一起，以便在实时和批处理场景中实现统一的数据处理。
批处理是指对一批数据进行整体处理的过程，而流处理则是对数据流进行实时处理的过程。在传统的数据处理中，批处理和流处理通常是分开进行的，但是随着大数据技术的发展，批流一体的需求越来越旺盛。
批流一体的优势在于可以更好地处理实时和批处理数据，同时减少数据延迟和处理时间。它可以应用于各种场景，例如金融、电信、医疗、物联网等。
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总之，大数据的批流一体是一种处理大数据的方法，可以更好地处理实时和批处理数据，并减少数据延迟和处理时间。腾讯云大数据平台是一个可以支持批流一体的大数据解决方案，可以帮助用户快速构建大数据应用。
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大照片。我们的目标是建立冷和热层的Lambda架构。冷(批)层将用Apache (PySpark)实现。但是对于热(流)层有不同的选择:火花流或Flink。因此，Apache是纯流的，而不是Spark的微批，我倾向于选择Apache。但我唯一关心的是PyFlink的性能。PySpark流<em
浏览 3提问于2021-11-05得票数 1
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在中，它说reduceByKeyAndWindow“返回一个新的单元素流，它是通过使用func将流中的元素聚合在一个滑动间隔上创建的”。给出的例子是，如果我们想在最后30秒的数据中生成字数，每10秒一次。
我对此感到困惑的部分是reduceByKeyAndWindow到底是如何工作的。因为加窗的流由多个RDD组成。在这种情况下，
浏览 0提问于2018-03-01得票数 3
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我正在编写一个定制的结构化流源，不知道如何限制批处理大小。新的MicroBatchStream接口提供了以latestOffset的返回值作为结束偏移量调用的planInputPartitions方法。然后，它返回数据的分区，直到在单个批处理中提供的最新偏移量为止。
当我开始一个新的流查询时，会产生一个非常大的第一批，因为所有的历史数据都会被塞进
浏览 8提问于2022-05-21得票数 1
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我知道Spark Streaming会产生批量的RDDs，但我想积累一个大的Dataframe，随着每一批的更新(通过将新的dataframe附加到末尾)。
有没有办法像这样访问所有的历史流数据？我见过mapWithState()，但还没有看到它专门积累数据帧。
浏览 12提问于2018-08-01得票数 1
我正在经历一个问题，开始在一个非常大的卡夫卡主题上启动流媒体，这个话题中已经有大约1.5亿个数据，而且这个话题正在快速增长。当我试图通过设置kafka参数("auto.offset.reset“->”最小值“)从本主题开始触发流和读取数据时，它总是尝试完成第一批中的所有1.5亿个数据处理，并返回一个"java.lang.OutOfMemoryError然而，在这个火花流应用程序中并没有太多的计算。
我能有一种
浏览 0提问于2016-06-13得票数 1
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在tensorflow验证监视器流auc中，它对流意味着什么？案例1:每次调用验证监视器时，都会重置auc状态，因为在每个验证步骤中，对10个批进行流处理。案例2: auc状态没有重置，因此流auc是从验证监视器的第一次调用中计算出来<em
浏览 5提问于2017-06-09得票数 1
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我有一个嵌入式Linux设备，没有大量的RAM，但有相当大的磁盘空间，但没有交换。它需要通过web接口接受大文件上传(可能是GB)。我遇到的大多数web服务器都会在内存中保存所有流数据，然后将其移动到磁盘上，从而处理大型POST请求。有没有web服务器可以通过将大量POST请求流式传输到磁盘上来处理它们，而不是需要内存，或者我是否必须使用应用程序直接处理文件上传http流？我仍然希望保持应用程序代码已经在使用的CGI接口，所以一个<e
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类似的问题以前也被问过：
浏览 7提问于2016-12-24得票数 0
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风暴式间歇加工
、、
我是风暴的新手，几乎没有什么基本问题。我对风暴的用例是流处理和批处理。用例2:风暴拓扑应该将元组作为一批元组进行处理。问:有没有办法，我可以说，一个特定的元组是结束的溪流和风暴应该告诉我什么时候处理完所有的元组？
是否Storm不是这样做的正确框架，因为它是用于流处理的(用例1)。
浏览 3提问于2015-09-22得票数 0
在火花流中，数据按批间隔进行处理。is first batch of data10s~15s is third batch of data是否有一个变量来识别火花流中的每一批数据如果有这样的变量：我可以获得batchID的值来识别哪一批数据，也可以通过batchID (如：window(……).
浏览 6提问于2016-02-02得票数 3
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我想知道是否有可能提供输入来激发来自StreamSets的流。我注意到在StreamSets连接器目的地中不支持火花流。
我将探讨是否有其他方法将它们连接到一个示例POC。
浏览 3提问于2016-07-06得票数 3
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流和静态数据集的合并是结构化流的一个很好的特点。但是每一批数据集都会从数据源中刷新。由于这些源并不总是动态的，因此在指定的时间段(或批数)缓存静态数据集将是一种性能增益。在指定的批处理期间/批数之后，数据集将从源重新加载，否则将从缓存中检索。
在星火流中，我使用缓存的</em
浏览 1提问于2017-12-13得票数 9
有没有专为机电一体化编程而设计的语言？我知道LabView，这是一种数据流语言，但不确定它的主要平台。
除了c/c++之外，你能向我推荐一些语言吗？用于机电一体化(机器人、传感器编程等)主题的任何语言。
浏览 0提问于2012-11-27得票数 1
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一旦notify Consumer将所有数据发布到Kafka topic，Producer是否有可能
有可能在多个分区中使用相同的数据(有一些唯一的字段)，因此我需要对数据进行分组并进行一些计算。我曾想过要使用Sliding window，但问题仍然是，我们不知道生产者是否完成了发布数据？消息的数量是around 50K，如果我们有配置更好的代理，卡夫卡能在几秒钟内处理50K messages[Single part
浏览 0提问于2016-11-12得票数 2
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我有一个包含VideoID-UserID的键值对的数据流，按VideoID计算不同的UserID组的最佳做法是什么？// VideoID,UserIDfoo,2bar,2bar,2foo: 2换句话说，我想在内存中保存一个大的</e
浏览 2提问于2017-03-07得票数 2
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我的团队正试图将datadog的朗姆酒数据集成到雪花中，供我们的数据科学家使用。这个是可能的吗？如果是的话，怎么做？到目前为止，我已经找到了关于如何将来自雪花的数据集成到datadog仪表板中的文档，但没有找到相反的方法。
浏览 15提问于2022-04-11得票数 -1
我需要毫不拖延地阅读卡夫卡当前的信息。我正在阅读来自当前时间戳的大延迟的旧消息. (分钟)似乎火花结构化流并没有很好地使用startingOffsets属性的最新。我猜问题是我写的主题的HDFS检查点位置.我测试了许多不同的配置，卡夫卡属性等等。但没有起作用..。下面是我的代
浏览 3提问于2021-10-01得票数 1
假设我们有一个假数据源，它将批量返回它保存的数据。这里的问题是有些部分是不纯的。理想情况下，我希望将每一批的未来包装成一个大的未来，当最后一批返回0大小列表时包装器未来的成功？我的情况有点来自 post，next()有同步调用，而My也是异步的。
或者做我想做的事有可能吗？下一批</e
浏览 0提问于2017-08-25得票数 1
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我有一个火花结构化流作业，它从cassandra和deltalake读取映射表，并加入流df。我想了解这里的确切机制。星火是否击中了这些数据来源(卡桑德拉和德尔塔雷克)的每一个周期的微批？如果是这样的话，我在spark中看到这些表只读取一次。请帮我理解一下。提前感谢
浏览 2提问于2020-12-02得票数 1
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为此，我尝试使用一个数组为20000 KeyValue的StringSet，但它没有超时。
我的理解是，通过使用一个数组，它正在执行一个MSET命令，它应该比20K SET命令更快。是吗?谢谢你的帮助。
浏览 2提问于2015-04-25得票数 3
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