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？...但是这种模型肯定会带来离线批处理所不存在的两个问题：正确性与时间。 而这也正是实时流式计算的关键点： 1、正确性 一旦正确性有了保证，可以匹敌批处理。...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。...，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。
本文由腾讯云实时计算Oceanus专家工程师杜立在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」 的《实时流式计算实践与优化》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍在使用...Flink SQL开发计算作业过程中，针对遇到的痛点，腾讯云实时计算服务Oceanus所进行的优化与扩展，以及实践总结。...点击可观看精彩演讲视频 一、腾讯云流计算服务 今天的内容主要分两大部分：第一部分向大家快速介绍现在腾讯云上流式计算服务的基本情况，后一个较大的重点分为三个部分——我们在实时的业务过程中针对Flink...目前整个实时计算的计算规模已经超过了3万核，每天的数据接入量超过5PB，日实时计算量超过50万/次，而且这个规模还在不断地增长。...讲师简介 杜立 腾讯大数据专家工程师 腾讯大数据专家工程师，Oceanus实时计算平台研发负责人，2018年加入腾讯，一直从事于实时计算相关领域的研发工作，目前主要专注于腾讯云及内部Flink SQL相关的扩展与优化
从spark 说起，谈谈“流式”计算的理解 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。...YARN Map Reduce 算子 大数据与并行计算的最大区别，我认为就在map reduce算子上。 并行计算更喜欢做“关门打狗”的应用，高度并行，线程之间不做交互，例如口令破译，造表等。...rdd.reduceByKey((v1,v2)->v1+v2) RDD数据结构 在并行计算中，需要维护一个全局数据结构，类似任务种子，每个节点维护与自己种子对应的数据片。...大量实时业务产生的实时数据，首先放在一个队列中，例如kafka，Spark streaming 从kafka中取出micorbatch进行处理。...总结 本文是关于spark streaming流式计算理解的介绍文章。 希望读者能通过10分钟的阅读，理解spark streaming 及流式计算的原理。
05：00： 03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...您还应该监视作业中的背压以及延迟（即事件时间与处理时间之间的差）。没有这些将导致数据意外丢失，例如10分钟。时间窗口似乎没有数据，并且窗口显示10分钟。之后，其期望值将是预期值的两倍。...可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。 如果无法在节点之间拆分配置，请首选数据库。否则，所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器，然后再次重新分发。...设计实时数据流应用程序似乎很容易，但是开发人员会犯很多上述错误，特别是如果它们来自微服务领域。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。
05：00：03'），（'05:00:01'，'05:00:05'）， （'05:00:02'，'05:00:05'），（'05:00:02'，' 05:00:05'） 现在，我们假设有一个程序可以计算每秒接收到的事件数...您还应该监视作业中的背压以及延迟（即事件时间与处理时间之间的差）。没有这些将导致数据意外丢失，例如10分钟。时间窗口似乎没有数据，并且窗口显示10分钟。之后，其期望值将是预期值的两倍。...可以基于用户ID密钥将这样的配置拆分到多台计算机上。这有助于减少每台服务器的存储量。 如果无法在节点之间拆分配置，请首选数据库。否则，所有数据将需要路由到包含配置的单个服务器，然后再次重新分发。...设计实时数据流应用程序似乎很容易，但是开发人员会犯很多上述错误，特别是如果它们来自微服务领域。...重要的部分是了解数据流的基础知识以及如何处理单个流，然后转到处理多个联接，实时配置更新等的复杂应用程序。 更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”
Storm 第一章 是什么 一 介绍 二 拓扑流程 流式处理 实时处理 三 性能对比 Storm 与MapReduce的关系 Storm 与 Spark Streaming 的关系 四 计算模型...流式处理 流式处理（异步 与 同步） 客户端提交数据进行结算，并不会等待数据计算结果 逐条处理 例：ETL（数据清洗）extracted transform load 统计分析 例：...Storm 与 Spark Streaming 的关系 Storm：纯流式处理 专门为流式处理设计 数据传输模式更为简单，很多地方也更为高效 并不是不能做批处理，它也可以来做微批处理，来提高吞吐...四 计算模型 ? 1.Topology(译为拓扑结构) – DAG有向无环图的实现 对于Storm实时计算逻辑的封装....（其实，从客户端的角度来说，DPRC 与普通的 RPC 调用并没有什么区别。） DRPC设计目的： 为了充分利用Storm的计算能力实现高密度的并行实时计算。
流计算的特点： 1、实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流。流计算面对计算的 是实时且流式的，流数据是按照时间发生顺序地被流计算订阅和消费。...因此，对于流系统而言，数据是实时且不终止(无界)的。 2、持续(continuos)且高效的计算。流计算是一种”事件触发”的计算模式，触发源就是上述的无界流式数据。...一旦有新的流数据进入流计算，流计算立刻发起并进行一次计算任务，因此整个流计算是持续进行的计算。 3、流式(streaming)且实时的数据集成。...流数据触发一次流计算的计算结果，可以被直接写入目的数据存储，例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。...Topology：计算拓扑，Storm 的拓扑是对实时计算应用逻辑的封装，它的作用与 MapReduce 的任务（Job）很相似，区别在于 MapReduce 的一个 Job 在得到结果之后总会结束，而拓扑会一直在集群中运行
彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...图片 彼时，艺龙开始发力移动互联网，业务量的激增，优惠券计算服务开始遇到了瓶颈。 比如运营人员修改全量规则时，整个计算流程要耗时一上午，也就谈不上实时计算了。...一次全量计算从原来4个小时急速缩减到1小时15分钟，整个酒店拉取服务耗时40分钟左右。 我心里长舒一口气，内心吟诵李白的诗："十步杀一人，千里不留行。事了拂衣去，深藏身与名。"...对于Storm 拓扑优化，我提了两点建议： 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职，将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务，将数据前置准备好； 基础配置缓存化，引入读写锁（也是 RocketMQ 名字服务的技巧
彼时，促销大战如火如荼，优惠券计算服务也成为艺龙促销业务中最重要的服务之一。 而优惠券计算服务正是采用当时大名鼎鼎的流式计算框架 Storm。...流式计算是利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理的系统，它源自对海量数据“时效”价值上的挖掘诉求。...clojure in Action 艺龙开始发力移动互联网，业务量的激增，优惠券计算服务开始遇到了瓶颈。 比如运营人员修改全量规则时，整个计算流程要耗时一上午，也就谈不上实时计算了。...一次全量计算从原来4个小时急速缩减到1小时15分钟，整个酒店拉取服务耗时40分钟左右。 我心里长舒一口气，内心吟诵李白的诗："十步杀一人，千里不留行。事了拂衣去，深藏身与名。"...对于Storm 拓扑优化，我提了两点建议： 流式计算拓扑和酒店拉取服务各司其职，将流式计算中的网络 IO 请求挪到酒店拉取服务，将数据前置准备好； 基础配置缓存化，引入读写锁（也是 RocketMQ 名字服务的技巧
Spark Streaming 与 Storm 适用场景分析 为什么这里不使用 Storm呢?...实时性也能得到保证，譬如我的 batch interval 设置为 一分钟 那么我们就能保证一分钟左右的延迟 ，事实上我们的业务场景是可以容忍半小时左右的。...上面大家其实可以看到 Spark Streaming 和 Storm 都作为流式处理的一个解决方案，但是在不同的场景下，其实有各自适合的时候。...我们作了四个方面的分析： Spark Streaming 与 Storm 适用场景分析 ； Spark Streaming 与 Kafka 集成方案选型，我们推荐Direct Approach 方案 ；...目前 spark 覆盖了离线计算，数据分析，机器学习，图计算，流式计算等多个领域，目标也是一个通用的数据平台，所以一般你想到的都能用 spark 解决。 Q8.
前言 前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。...你可以配置多个其他非流式源，比如从MySQL,Parquet,CSV同时读取数据并且映射成表。 之后你就可以写SQL进行处理了。
需要注意的是，funcRouter的key是FunctionName，因为FunctionId是生成的随机Id，开发者在注册路由的时候，并无法预判和可读，所以关联的业务回调是与FunctionName做的映射关系...kis-flow/kis/pool.go// FaaS 注册 Function 计算业务逻辑, 通过Function Name 索引及注册func (pool *kisPool) FaaS(fnName...context.Context, flow kis.Flow) error {log.Logger().InfoF("KisFunctionC, flow = %+v\n", flow)// 通过KisPool 路由到具体的执行计算...context.Context, flow kis.Flow) error {log.Logger().InfoF("KisFunctionE, flow = %+v\n", flow)// 通过KisPool 路由到具体的执行计算...%s, row = %s", flow.GetThisFuncConf().FName, flow.GetThisFunction().GetId(), row)fmt.Println(str)// 计算结果数据
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。...主流的流式数据线分四个阶段： 1、数据采集：负责从不同数据源上实时采集数据，可选包括Flume以及自定义Kafka Producer 2、数据缓冲：为了平衡数据采集速率与数据处理速率不对等。...eg：Kafka 3、实时分析：流式地从数据缓冲区获取数据，并快速完成数据处理。...正是由于Spark Streaming采用了微批处理方式，因此只能将其作为近实时处理系统，而不是严格意义上的实时流式处理。
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。...一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后，如何利用数据呢？将采集的数据快速计算后反馈给客户，这便于流式计算。 流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。...在电商“双11”节中，不断滚动的金额数据；在交通展示大通，不断增加的车辆数据，这些都是流式计算的应用场景。 ?...三、离线、流式数据的处理要求 1、对于离线、准实时数据都可以在批处理系统中实现（比如MapReduce、MaxCompute），对于此类数据，数据源一般来源于数据库（HBase、Mysql等），而且采用了分布式计算...四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理，整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度，流式任务属于常驻进程任务，会一直常驻内存运行，计算成本高。
一、概述 1、什么是Stream流式计算 大数据：存储 + 计算； 存储：集合、数据库等等； 计算：都应该交给流来进行； Stream（流）是一个来自数据源（集合、数组等）的元素队列并支持聚合操作...； 集合将的是数据存储，流讲的是数据计算； 元素是特定类型的对象，形成一个队列。...Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。 数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I/O channel， 产生器generator 等。...这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化， 比如延迟执行(laziness)和短路( short-circuiting)。...所有数之和 : " + stats.getSum()); System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage()); 参考文章： java1.8新特性之stream流式算法
因此，数据库融入流式数据处理能力，通过SQL+触发器对实时数据的处理逻辑与拓扑进行定义，是这几年行业中提出的全新课题。...（二）超融合架构，打造分布式数据库新纪元 上一个十年，随着国内金融、互联网行业高速发展，谈国产数据库，必谈分布式与云计算能力。...这些需求中，有些能够很容易地使用传统技术满足，但还有一些一定需要采用流式计算等实时处理能力才能支持。 数据库与流式处理的有机融合 流数据处理模式与传统数据库的内核设计有着极大的区别。...因此在流式数据实时处理领域，亚信科技AntDB数据库做了大量从零开始的创新性探索与研究，于2022年底推出AntDB-S流处理数据库引擎，彻底将流式计算与传统交易、分析型数据存储进行了融合，让用户可以在数据库引擎内...实时结果更准确：通过分布式事务的ACID特性，解决实时流数据处理中，数据容灾和一致性的问题，可以精确判断数据故障点，完成流事件的矫正计算和重统计。
上篇的内容，我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理。...所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节，并且分析MapReduce与批处理的局限性，看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案。...2.数据流式计算 为了解决这些MapReduce的一些问题，新的计算引擎被提出，类似于Spark，Flink等。...相比起MapReduce模型，流式计算有如下几个优点： 代价较高的工作，例如排序，只需要在实际需要的地方执行，而不是总是默认地在每个Map和Reduce阶段都需要进行。...3.更高层的API 无论是MapReduce还是流计算引擎，都是在较为底层的角度对数据进行分析与处理。
Spark Streaming是一种近实时的流式计算模型，它将作业分解成一批一批的短小的批处理任务，然后并行计算，具有可扩展，高容错，高吞吐，实时性高等一系列优点，在某些场景可达到与Storm一样的处理程度或优于...storm，也可以无缝集成多重日志收集工具或队列中转器，比如常见的 kakfa，flume，redis，logstash等，计算完后的数据结果，也可以 存储到各种存储系统中，如HDFS，数据库等，一张简单的数据流图如下...ssc.awaitTermination() // 阻塞等待计算 } } 然后在对应的linux机器上，开一个nc服务，并写入一些数据： Java代码...nc -l 9999 a a a c c d d v v e p x x x x o 然后在控制台，可见计算结果，并且是排好序的： ?...至此，第一个体验流式计算的demo就入门了，后面我们还可以继续完善这个例子，比如从kakfa或者redis里面接受数据，然后存储到hbase，或者mysql或者solr，lucene，elasticsearch
说明 StreamingPro有非常多的模块可以直接在配置文件中使用，本文主要针对流式计算中涉及到的模块。
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