使用传输控制协议（TCP），用户数据报协议（UDP）或超文本传输协议（HTTP）之类的协议直接从网络端口读取可以达到更高的数据量，最高可达网卡的速度，通常为1至10GB。...由于过滤是针对单个事件（通过包含或排除事件）起作用的，因此很容易看出我们如何在一个或多个数据流中实时，内存地应用此事件。 过滤是一个非常广泛的功能，它使用多种技术。...事件处理可以利用这一点，并寻找一种模式，在这种模式中，温度继续升高，而压力在增加，流量在下降，所有这些都在指定的时间内发生。...例如，通过将计算机信息(如CPU使用量和内存)与应用程序日志中的信息(如警告和响应时间)相关联，可能会发现我们可以用于未来分析和预测的关系。 相关性最关键的方面是：首先，它应该能够跨多个数据流工作。...在可能的情况下，写入数据也应该是连续的(而不是批处理的)，并支持几乎任何企业或云目标和数据格式。与连续收集类似，我们应该使用并行化技术来最大化吞吐量，以确保整个端到端管道不会引入任何延迟。
Mule 4使您能够处理，访问，转换以及传输数据的方式有了令人难以置信的改善。对于特定的流式传输，Mule 4支持多个并行数据读取，没有副作用，并且用户无需先将数据缓存到内存中。...一个流不能同时被两个不同的线程使用，因此该组件只有两个选项： 将整个流加载到内存中（如记录器一样）。 失败。 分散收集组件选择了后者。 但为什么？ 这是我们真正需要了解流式传输含义含义的部分。...在内存的可重复流中 你也可以采取内存策略。在这种模式下进行流式传输时，Mule永远不会使用磁盘来缓冲内容。如果超过缓冲区大小，则消息传送将失败。...所有可重复的流都支持并行访问。Mule 4将自动确保组件A读取流时，它不会在组件B中产生任何副作用，从而消除脏读操作！...早在2013年，Mule 3.5就发布了，我们引入了自动分页连接器的概念。这是一个允许连接器（如Salesforce）透明地访问分页数据的功能。这是一种流式传输！
同时在全球范围内，越来越多的公司开始使用Flink，在国内比较出名的互联网公司如Alibaba，美团，滴滴等，都在大规模的使用Flink作为企业的分布式大数据处理引擎。...众多优秀的特性，使得Flink成为开源大数据数据处理框架中的一颗新星，随着国内社区不断推动，越来越多的国内公司开始选择使用Flink作为实时数据处理的技术，在将来不久的时间内，Flink也将会成为企业内部主流的数据处理框架...，而不受网络传输或者计算框架的影响。...在任务执行过程中，能够自动的发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，常见的错误类型例如：节点宕机，或者网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。...因此Flink较其他分布式处理的框架则会显得更加稳定，不会因为JVM GC等问题而导致整个应用宕机的问题。
整体思路就是选择MongoDB存储用户上传文件的元数据，即满足了元数据管理的合规要求，也利用了HDFS的分布式文件存储能力，还消除了HDFS NameNode面对海量小文件的内存膨胀问题。...MR 不适合超大数据库或_id没有采用默认ObjectId的超大数据集合。 mongo提供touch命令可以将磁盘上的数据文件预热到内存。...前提是mongod实例开启了journal，否则可能造成数据丢失。 kill -9不应该在生产环境任何一种数据库中使用。 版本升级有哪些权威资料可以参考？...如果说前几天成功复飞的长征5号"胖五"在2017年的那次失利的问题被航天队伍称为"魔鬼"，那这次事故对于我们团队来说也是一次"魔鬼"到来。因为很难复现，所以大家认为不应该出现这种情况。...流式数据可以通过Kafka和Connector连接器分发到计算引擎，如果流式传输大对象，MongoDB可以作为海量数据切片的元数据最佳存储库。
:true)这条不满足查询条件的索引，当Mongo扫描到这条不满足条件的索引时，就跳过去了，不会去读这条索引对应的一整行数据这个操作。...MongoDB是如何在多个索引中选择最合适的哪个呢？...其次，相比于将结果集流式批量返回，MongoDB只是将排序后的结果一次性的塞到网络缓冲区，使得服务器的内存消耗进一步增加。最后，MongoDB的内存排序有32MB的大小限制。...因为他的nscanned不是最低的。 查询优化器可不管索引是否对排序有帮助。 不过我们可以使用Hint字段强制Mongo使用该索引 ?...如果某些字段不会被查询条件使用到，那就不需要将其加入索引中，这样可以减小索引大小。此外，如果某个字段作为索引，无法过滤掉90%以上的数据，就建议将其从索引中忽略。
然而，5G应该可以实现巨大的飞跃，并以8K的分辨率流式传输视频，且无需等待它缓冲。...这是5G速度更快的一个明显例子，也就是在相同的时间内传输更多数据，因此，即便传输更高质量的视频，传输速度也没有明显的差异。...延迟是网络响应请求所需的时间，使用5G网络时响应会更快。 这意味着当你在游戏中操作时它会立即响应，不会因为延迟而错过重要的杀戮。...游戏本身也有潜力进行流式传输，利用5G的强大功能来处理云中的繁重任务，允许更高端的游戏，而不需手机具备更强的能力，谷歌Stadia准备用这样的方式做。 VR在线游戏流 ?...5G可以将移动VR提升到新的水平。（图片来源：TechRadar） 说到流媒体游戏，一旦将处理转移到云端，传输真的是限制，5G将有助于解决这个问题。
一个更重要的问题：管理和使用数据的最佳方法是什么？ 为了回答这些问题并解释为什么流式数据集成和使用实时数据是非常重要的，我们需要从头开始，然后走向可能的未来。...出现了进一步的软件，可以分析、可视化和生成有关此数据的报告，并在1989年使用术语商业智能（BI）来描述来自业务对象，以及水晶报表等程序包。...业务部门着眼于数据现代化以解决以下问题： 我们如何在不中断业务流程的情况下迁移到可扩展的，具有成本效益的基础架构（如：云）？ 我们如何管理数据量和速度的预期或实际增长？...流式数据集成使所有数据的实时内存流处理成为现实，并且它应该成为任何数据现代化计划的一部分，这无需一蹴而就，而是可以根据实际需求逐步更换现有系统。...在流式传输数据时，前面提到的问题的解决方案变得更易于管理。数据库更改流有助于在迁移到混合云架构时使云数据库与本地数据库保持同步。内存中边缘处理和分析可以扩展到海量数据，并用于从数据中提取信息内容。
而满足高吞吐、低延迟、高性能这三个目标对分布式流式计算框架来说是非常重要的。...在任务执行过程中，能够自动发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，比如：节点宕机、网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。...在这些情况下，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的状态信息进行持久化存储，一旦任务出现异常停止，Flink就能够从Checkpoints中进行任务的自动恢复，以确保数据在处理过程中的一致性...，不会因为JVM GC等问题而影响整个应用的运行。...八、Save Points （保存点）对于7*24小时运行的流式应用，数据源源不断地接入，在一段时间内应用的终止有可能导致数据的丢失或者计算结果的不准确，例如进行集群版本的升级、停机运维操作等操作。
kafka的本质是一种commit-log，或者“事件记录系统”：上游产生的数据（即事件）会按发生时间顺序存入kafka，然后下游可以对任何时间段内事件按序进行读取，重演运算产生那段时间内的某种状态。...这不就是妥妥的CQRS模式吗？当然kafka也可以使用在其它一些场景如：消息队列，数据存储等，不过这些都是commit-log的具体应用。...我想作为一种消息驱动系统，如何保证akka消息的正确产生和安全使用应该是最基本的要求。而恰恰akka是没有提供对消息遗漏和重复消息的保障机制。我想这也是造成akka用户担心的主要原因。...这里的事件也就是topic，或一项业务，如：图书类当前库存。为了提高数据吞吐量，每个topic又可以细分为多个partition。...任何事件遗失或重复都会造成不可逆转的误差。那么下面的一系列讨论我就会尝试用alpakka-kafka来构建一个基于CQRS模式的实时交易系统，并和大家进行交流分享。
▲图1-2 微服务架构 如图1-2所示，微服务架构将系统拆解成不同的独立服务模块，每个模块分别使用各自独立的数据库，这种模式解决了业务系统拓展的问题，但是也带来了新的问题，那就是业务交易数据过于分散在不同的系统中...▲图1-3 大数据Lambada架构 后来随着Apache Spark的分布式内存处理框架的出现，提出了将数据切分成微批的处理模式进行流式数据处理，从而能够在一套计算框架内完成批量计算和流式计算。...▲图1-4 有状态计算架构 如果计算的结果能保持一致，实时计算在很短的时间内统计出结果，批量计算则需要等待一定时间才能得出，相信大多数用户会更加倾向于选择使用有状态流进行大数据处理。...在任务执行过程中，能够自动发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，比如：节点宕机、网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。...，不会因为JVM GC等问题而影响整个应用的运行。
除此之外，我们将向您发送具有更高比特率（并占用更多带宽）的文件，而不会为聆听体验带来任何额外价值。...范围从“好”音频到“清晰”-流式传输时没有任何糟糕的音频体验！ 与此同时，我们重新审视了我们的Dolby Atmos比特率，并将最高产量提高到768 kbps。...这个简单的示例强调，静态音频流可能会导致网络状况波动时产生次优播放体验。这促使我们使用自适应流式传输音频。 通过使用自适应流式传输音频，我们可以在播放带宽功能时调整音频质量，就像我们对视频一样。...网络和内存配置文件：绝大多数使用5.1声道的会员能够享受到新的高品质音频。...这不会对流媒体体验产生任何负面影响。自适应比特率切换可在流式传输体验期间无缝地运行，可用比特率从良好到清晰，因此您不应该注意到除了更好的声音之外的差异。
图-1 场景图-机场 针对MongoDB中数据库字段的存储字符长度的疑问，本文采用提出问题假设，描述使用场景，给出对应的接入方案的方式，探讨MongoDB数据建模中字段存储和展示相关的问题，为基于MongoDB...基于MongoDB是基于内存的文档数据库，出于节约内存存储的考虑，MongoDB中的集合字段是否应该越短越好。如果字段越短越好那就失去了字段本身的语义化作用。...MongoDB设计规范追求的极简模式更准确的使用场景和实际意义 3 如何在统一系统的不同信息调用阶段对于业务字段的长短描述做到平衡？...介绍一个架构新词-BFF（这个和微服务也有关系） 这一层基于外部接口做业务，业务数据持久化到MongoDB，那么在node程序层面就会出现如何将业务变量的命名字段和MongoDB数据库集合的字段相互对应...MongoDb做系统存储的很长时间内，我倾向于数据库存储字段应该越短越好，并且不惜牺牲字段的语义化描述，也就是上文提到的解决方案中的第一种。
这种架构在一定程度上解决了不同计算类型的问题，但是带来的问题是框架太多会导致平台复杂度过高、运维成本高等。在一套资源管理平台中管理不同类型的计算框架使用也是非常困难的事情。...后来随着Apache Spark的分布式内存处理框架的出现，提出了将数据切分成微批的处理模式进行流式数据处理，从而能够在一套计算框架内完成批量计算和流式计算。...在任务执行过程中，能够自动发现事件处理过程中的错误而导致数据不一致的问题，比如：节点宕机、网路传输问题，或是由于用户因为升级或修复问题而导致计算服务重启等。...，不会因为JVM GC等问题而影响整个应用的运行。...Save Points（保存点） 对于7*24小时运行的流式应用，数据源源不断地接入，在一段时间内应用的终止有可能导致数据的丢失或者计算结果的不准确，例如进行集群版本的升级、停机运维操作等操作。
更快的数据摄取：流式摄取管道 随着客户开始为多功能分析构建数据湖和湖仓（甚至在它被命名之前），围绕数据摄取开始出现大量期望的结果： 支持流数据的规模和性能需求：用于将数据移动到数据湖中的传统工具（传统的...（如状态处理、恰好一次语义、窗口化、水印、事件之间的细微差别和系统时间）都是新概念为数据分析师、DBA 和数据科学家提供新颖的概念。...没有上下文，流数据就毫无用处。” SSB 使用户能够使用开箱即用的连接器或他们自己的连接器到任何数据源来配置数据提供者。创建数据提供者后，用户可以使用 DDL 轻松创建虚拟表。...这种高度消耗的数据集称为物化视图 (MV)，BI 工具和应用程序可以使用 MV REST 端点来查询数据流，而不依赖于其他系统。...Kafka 作为存储流式传输基板，Flink 作为核心流式处理引擎，SQL 可以更快地构建数据应用程序，以及 MV 来使流式传输结果普遍可用，从而实现了下面描述的混合流式数据管道。
在宏观层面上，我们需要在对系统进行更改后监控和识别问题。例如，我们需要检测过滤器、异常和任何其他问题流的信号。 在微观层面上，我们需要能够精确找到问题的根源。...下面是我们所采用的 OTel 设置的高级图示： 如你所见，我们使用 OTel 收集器来收集、处理和移动我们的服务的数据。然后，数据被传输到另一个开源工具 Jaeger 中进行查看。...Helios 将后端服务（如数据库和消息队列）和协议（如 gRPC、HTTP、Mongo 查询等）视为一等公民。数据被格式化以符合其所代表的内容。...Helios SDK，由每个服务在任何语言中使用，并包装了 OTel SDK 。 两个管道： OTel collector 和 Helios 之间的管道。...（当我们将 Span 发送到 Helios 时，我们使用 3% 的采样率；而当我们将Span发送到 Jaeger 时，采样率更高，但保留时间较短，仅用于开发目的）。
会有消息因此而丢失吗？和数据库一样，要想保证持久性，是需要付出一些代价的：如将数据写到硬盘中、将数据冗余到其他节点上等等。...在本章稍后的部分，我们会探讨如何在流式处理的上下文中提供类似的保证。 生产者到消费者的直接消息 很多消息系统并不借助中间系统节点，而直接使用网络来沟通生产者和消费者双方： UDP 多播。...有些系统中的消息代理将数据保存在内存中，那么宕机重启就仍然有问题；但另一些系统中的消息代理就会把消息持久化到硬盘（通常可配置）中，则就可以容忍宕机问题。...使用消息代理的另外一个原因是消费者通常是异步消费的：即当发送一条消息后，生产者等待消息代理确认收到（缓存或者持久化）就会结束，而不会去等待这条消息最终被消费者所消费。...扇出的方式会让每个消费者独立的对同样的数据进行消费，而不会互相影响。这种方式有点类似于批处理中对于同一份数据进行多次处理。
Function Mesh 适用于常见的轻量化流使用场景（如 ETL 任务），但不适合作为流引擎单独使用。...这导致元数据和运行状态之间可能出现不一致的情况，用户管理 Pulsar Functions 变得困难。...这种方法的优势在于 Kubernetes 直接存储并管理 function 元数据和运行状态，从而避免 Pulsar 现有方案中可能存在的元数据与运行状态不一致问题。...11如何使用 Function Mesh 运行 function Function Mesh 不会影响在云上运行的 Pulsar Functions 的开发流程，但提交 function 时应使用 yaml...以下示例中的 FunctionMesh 任务启动了两个 function，并通过这两个 function 流式传输输入，追加感叹号。
概述XL-LightHouse是针对互联网领域繁杂的流式数据统计需求而开发的一套集成了数据写入、数据运算、数据存储和数据可视化等一系列功能，支持大数据量，支持高并发的【通用型流式大数据统计平台】；XL-LightHouse...而XL-LightHouse是以流式大数据统计为切入点，推动流式统计在诸多行业内的快速普及和大规模应用，定位是以一套服务使用较少的服务器资源同时支撑数以万计、数十万计的流式数据统计需求的大数据平台，致力于应对这种呈现...但是由于SQL本身是基于数据表的概念进行数据处理，不可避免需要存储较多的原始数据和中间态数据在内存中，造成较高的内存浪费；分布式SQL在数据处理过程中会触发Shuffle，造成大量的网络传输，影响执行效率...XL-LightHouse作为一个通用型流式大数据统计平台，侧重于帮助企业解决繁杂的流式数据统计问题。...该实现方案的好处在于基数运算不需要存储原始值可减少对内存的占用；使用MurmurHash-128Bit生成Index值从而不需要维护原始数值和Index的映射关系；RoaringBitMap算法本身具有压缩位图功能可以减少基数稀疏情况下的内存浪费的问题
相比一次返回 100 个结果，并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API，这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案： 假设这种流式传输端点有了高效的实现，那么提供流式 HTTP API 端点...（例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象，而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象）有任何意想不到的缺陷吗？...我在这个领域做了几年的实验。 Datasette 能使用 ASGI 技巧 将表（或过滤表）中的所有行流式传输 为 CSV，可能会返回数百 MB 的数据。...实现说明 实现这种模式时需要注意的关键是内存使用：如果你的服务器在需要为一个导出请求提供服务时都需要缓冲 100MB 以上的数据，你就会遇到麻烦。 某些导出格式比其他格式更适合流式传输。...使用键集分页，我们可以遍历一个任意大的数据表，一次流式传输一页，而不会耗尽任何资源。 而且由于每个查询都是小而快的，我们也不必担心庞大的查询会占用数据库资源。 会出什么问题？ 我真的很喜欢这些模式。
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