流批一体架构逻辑
流批一体架构逻辑是一种处理实时流数据和批量数据的统一框架，它结合了流处理和批处理的优势，使得数据处理更加高效和灵活。在这种架构中，数据可以同时从实时流和批量数据源中获取，并通过统一的处理逻辑进行处理。这种架构可以应用于各种场景，例如金融风控、实时交通、智能制造等。
在实现流批一体架构时，通常需要考虑以下几个关键因素：
- 数据源：实时流数据和批量数据的来源需要进行区分，并且需要能够同时处理这两种数据类型。
- 数据处理：需要设计一种统一的数据处理逻辑，能够同时处理实时流数据和批量数据，并且能够对数据进行实时处理和批量处理。
- 数据存储：需要考虑数据存储的方式，例如使用分布式文件系统或数据库来存储数据。
- 数据安全：需要考虑数据的安全性和隐私性，例如使用加密技术来保护数据的安全性和隐私性。
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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流的延迟会更少吗？它比Scala编写的Flink代码慢吗？
浏览 3提问于2021-11-05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？目前，我们计划使用多个分区来基于Default Partitioner拆分数据。更新：
每隔十五分钟，生产者就会得到数据
浏览 0提问于2016-11-12得票数 2
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我是新来的火花，我使用星火流与卡夫卡..。假设我在第一批中得到100条记录，在第二批中得到120条记录，在第三批中得到80条记录。--> {sec 1 1,2,...100} --> {sec 2 1,2..120} --> {sec 3 1,2,..80}我想在处理第二批时使用result1，并将第二批的resu
浏览 1提问于2014-10-20得票数 3
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我寻找的科学商定的定义‘服务’在微服务/面向服务的架构。它是自成一体的。
浏览 0提问于2021-10-29得票数 0
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同一批处理系统将消耗卡夫卡主题。
服务层将创建视图，这些视图将流和批处理的聚合数据结合在一起进行真实(接近真实的)时间处理。的问题是，逻辑将复制在HiveQL (批处理)和火花(流)中。有什么办法可以避免这种情况或尽量减少这种情况吗？
浏览 2提问于2018-09-18得票数 1
我正在处理数据库突变流，即更改日志流。我希望能够使用SQL查询转换值。我很难将以下三个概念( RowTypeInfo、Row和DataStream )组合在一起。
注意:我事先不知道模式。
浏览 0提问于2018-02-09得票数 0
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A节点包含数据集，它是一个逻辑发布服务器。B节点不包含数据，但具有与节点A. B节点相同的架构和表。B节点是A.的逻辑订阅方
如果将C节点配置为B的流副本--逻辑订阅会从B复制到C吗？它是否应该以A作为发布服务器，C作为订阅服务器启动另一个逻辑订阅？
浏览 0提问于2020-09-06得票数 0
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针对几个原因，我们正在将系统更改为流模式(星火流)。
在旧系统中，许多逻辑都是用join语句执行的，其中一大批请求与许多表连接在一起。一种解决方案是采用相同的SQl代码并将其移植到Spark语句中，这些语句将在“微批”请求上运行。但是，这意味着我们仍然在执行许多join语句，我听说这些语句在Spark中效率很低。我的第二个想法是接受业务逻辑，并编写代码，就好像我们只需要处理单个请求一样(也就是说，如果您有10个应用程序，而不是使用联接处理所有应用程序，那么编写代码就像处理单个请求一样)。
浏览 2提问于2016-08-30得票数 2
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我将问题域分解为规范的逻辑组件:域、基础结构和表示。在完成了第一关之后，我退了一步，意识到我创建的体系结构实际上导致了应用程序服务中包含了几乎所有的业务逻辑，这是贫血域模型代码气味的表象。经过进一步考虑，域驱动设计可能不适合我的应用程序，即使是这样，考虑到我的应用程序中的业务逻辑规则数量很少，分层开销可能不值得也是不合适的。我的架构由4个物理组件组成：“基础设施”项目:数据的逻辑表示和执行方法“服务”
浏览 0提问于2012-10-11得票数 4
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我们有一个使用.net核心开发的分析应用程序，它结合了两个现有数据源的输出，然后响应客户对特定公司数据的要求。应用程序被部署到azure。其中一个数据源是另一个分析模型，它每天在午夜之后生成一个基准文件。另一个数据源是提供定价信息的内部API。这些记录包含了大约30,000家公司的数据，在使用基准文件和定价数据进行计算时，这些数据正在接近。5分钟/公司，结果(10 is的JSON)对该公司的所有请求有效，直到第二天。我们正在努力减少处理时间/公司(理想情况下，它需要一两秒钟(最多))。任何投入都会有帮助。谢谢
浏览 4提问于2022-04-05得票数 0
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我正在尝试训练VGG16模型代码，但是损失并没有得到优化，而且模型的参数似乎没有被更新。以下是模型：import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fcfg = {'VGG13&#
浏览 4提问于2022-07-12得票数 -1
我正在使用星火结构化流处理来自卡夫卡的数据。我将每条消息转换为JSON。但是，spark需要一个显式的模式才能从JSON获得列。使用DStreams的火花流允许执行以下操作其中jsons是RDD[String]。在星火结构流的情况下类似的方法(jsons是DataSet[String])Exception in thread
浏览 1提问于2018-02-05得票数 2
在阅读“干净的架构”这本书时，我试图找出在MVC中使用presenter的最佳方式。由于没有关联的代码，我很难找到需要一个演示者。在我看来，MVC中的控制器既可以用作控制器，也可以用作呈现器。
浏览 3提问于2018-08-10得票数 1
3回答
批处理： SparkStreaming API简单地将数据划分为批处理，这些批处理还包含相同的流对象/元素集合。根据需求，一组批处理定义在基于表单时间的批处理窗口和基于集中在线活动的批处理窗口中。Rdd和批之间到底有什么区别？
浏览 5提问于2015-10-30得票数 4
1回答
电子邮件通知逻辑应该去哪里？
、、、、
我的架构看起来像：每个块都是一个单独的服务。未来可能会增加更多的上游和下游。上游需要向用户发送电子邮件通知。每封电子邮件都是针对单个上游的。此外，单个下游端点可能被多个上游使用，因此在单个下游端点中为多个上行流添加电子邮件逻辑是很麻烦的。由于与电子邮件无关的原因，这些队列中的一些必须被下行流占用。下游可以产生新的队列所消耗的上游，并发送电子邮件，但这是更多的工程努力。一些下行流已经发送由cr
浏览 0提问于2021-05-26得票数 0
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我正在使用Spring框架构建一个应用程序，并且有一个架构问题我无法清楚地解决。我的问题是，我不完全理解应用程序的哪个部分(层)应该负责控制流(所谓流控制，我指的是连续视图页面的显示)。另一方面，服务是基于业务逻辑实现的。("message", "goodbye");}
在上面的示例中，控制器根据fooService的结果来决定显示哪个视图，从而管理控制流。modelAndView.
浏览 1提问于2022-01-08得票数 0
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