阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲，本文主要从增量计算和流式计算开始谈起，然后讲解了与批量计算的区别，重点对典型系统技术概要进行了分析，包括Storm、Kinesis、MillWheel，接着介绍了核心技术、消息机制以及StreamSQL等，一起来了解下吧。 增量计算和流式计算流式计算流计算对于时效性要求比较严格，实时计算就是对计算的时效性要求比较强。流
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2024-09-18 15:17:24
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Spark流计算概述⼀般流式计算会与批量计算相⽐较。在流式计算模型中，输⼊是持续的，可以认为在时间上是⽆界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是⽆界的。流式计算⼀般对实时性要求较⾼，同时⼀般是先定义⽬标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应⽤于数据。同时为了提⾼计算效率，往往尽可能采⽤增量计算代替全量计算。批量处理模型中，⼀般先有全量数据集，然
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2023-10-03 18:15:58
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# Java Spark 流式计算简介
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，以其快速的计算能力和优雅的编程接口广受欢迎。流式计算（Stream Processing）是 Spark 的一项重要特性，特别在实时数据处理场景中表现突出。本文将以 Java 语言为例，详细介绍如何在 Spark 中进行流式计算，并提供相关代码示例。
## 什么是流式计算？
流式计算是指对不断实
原创
2024-10-17 11:47:36
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# 学习如何实现 Spark SQL 流式计算
在处理大数据时，流式计算是一个非常重要的概念，尤其是在实时数据分析中。Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，它支持流式计算。本文将带领你通过实现 Spark SQL 流式计算的步骤，帮助你深入理解这一过程。
## 整体流程
实现 Spark SQL 流式计算的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-22 04:45:40
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在大数据出现的早期，当时企业或者开发者所注重的都是批量计算，当时对于开发者来说，对于一定量数据的处理，利用普通的程序就可以解决，然而当数据量或者计算量到达一定数量之后，应用程序的计算需要的时间也和数据量一样飞速增长，这个时候仅仅依靠传统的应用程序就遇到的很大的瓶颈，这个时候，一方面通过优化程序内部算法和一些机制等各种底层优化来提高系统性能和处理效率，另一方面是提高硬件的质量，也就是提高服务器的
核心 1、Spark Streaming的快速入门 随着大数据的发展，人们对大数据的处理要求也越来越高，与传统的Mapreduce等批处理框架在某些特定领域(如实时用户推荐、用户行为分析)已经无法满足人们对实时性的需求，因此诞生了一批如S4,storm的流式的、实时计算框架，而spark由于其优秀的调度机制，快速的分布式计算能力，能够以极快的速度进行迭代计算。正是由于spark的这些优势，使得s
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2024-02-19 14:42:25
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这篇文章由一次平安夜的微信分享整理而来。在Stuq 做的分享，原文内容。业务场景这次分享会比较实战些。具体业务场景描述：我们每分钟会
原创
2023-08-10 10:41:20
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大数据篇：MapReduceMapReduce是什么?MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文，是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，而Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版。如果没有MapReduce!那么在分布式计算上面将很难办，不好编程。在早期无法处理大数据的离线计算。编程中不易扩展性分布式计算任务一旦挂了，没
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2023-11-24 21:10:51
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Apache Flink是一个框架和分布式大数据处理引擎，可对有界数据流和无界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。 Flink基本概念 流处理：特点是无限、实时，无需针对整个数据集执行操作，而是通过对系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。 有界数据流：有明确定义的开始和结束，可以在执行任何计算之前通过获取
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2023-08-18 16:39:26
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目录前言一、创建实体类二、测试数据二、测试方法1、toCollection(collectionFactory)2、toList()3、toSet()4、toMap(keyMapper, valueMapper)5、toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunction)6、toMap(keyMapper, valueMapper, mergeFunctio
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2023-09-23 09:51:26
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文章目录一. Overview1.2 Streaming 特点1.3 Spark Streaming架构1.3.2 背压机制1.4 WC案例1.4.2 WC解析1.5 DStream创建1.5.1 RDD队列(queue) Spark官网介绍 一. OverviewSparkStreaming 也是基于Spark core API做的 高宽带 容错的数据流 数据源 & 数据出口如下 事实
## Spark, Akka, and gRPC for Streaming Data Processing
In the world of big data processing, streaming data is becoming increasingly important. Spark, Akka, and gRPC are three popular frameworks that
原创
2024-05-20 06:10:30
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目录1.总章1.1 Spark Streaming 的特点1.2 Spark Streaming 是按照时间切分小批量1.2.1 如何小批量?1.2.2 如何处理数据?1.3 Spark Streaming 是流计算, 流计算的数据是无限的1.4 总结2.DAG 的定义2.1 RDD 和 DStream 的 DAG（有
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2024-07-28 22:23:13
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我们知道，大数据的计算模式主要分为批量计算(batchcomputing)、流式计算(streamcomputing)、交互计算(interactivecomputing)、图计算(graphcomputing)等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。目前主流的流式计算框架有Storm、SparkStreaming、Flink三种，其基本原理如下：A
原创
2019-09-11 14:07:11
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我们都知道，Spark框架在大数据生态当中，是提供离线批处理，同时也支持准实时流处理的一个框架。这对于企业级的数据平台开发建设来说，是非常切合实际的一种选择，低成本，满足多需求数据处理。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Spark Streaming核心原理。Spark Streaming，我们常常指称其为流处理组件，但是从本质上来说，Spark Streaming是Spark核心API
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2024-03-04 21:27:43
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1. 运行架构SparkStreaming的主要功能包括流处理引擎的流数据接收与存储以及批处理作业的生成与管理，而Spark核心负责处理Spark Streaming发送过来的作用。Spark Streaming分为Driver端和Client端，运行在Driver端为Streaming Context实例。该实例包括DStreamGraph和JobScheduler（包括ReceiveTrack
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2023-10-27 20:26:09
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流式计算的概念 实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息，一般用于处理数据密集型应用。流式计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。流式计算工作原理1.提交流式计算作业，流式计算作业属于常驻计算服务，必须预先定义好计算逻辑，并提交到流计算系统中，在系统运行期间，流式计算作业的逻辑是不可更改的2.加载流式数据进行流计算，流式计算系统中有多个流
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2023-07-09 13:11:45
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随着互联网的不断发展，行业内对于数据的处理能力和计算的实时性要求都在不断增加，随之而来的是计算框架的升级。经过了十余年开源社区的不断演进，现在计算框架已经从第一代的雅虎开源的Hadoop体系进化到目前主流的Spark框架，这两套框架的计算主要是从强依赖硬盘存储能力的计算发展到了内存计算，大大增强了计算力。下一代计算引擎，也就是第三代计算引擎，将会从计算实时性的角度突破，也就是今天要讲到的Flink
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2023-11-07 01:52:13
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Spark-Streaming数据处理的方式:流式（Streaming）数据处理，来一条处理一条批量（batch）数据处理，一次处理一批数据处理延迟的长短:实时数据处理：毫秒级别离线数据处理：小时or天级别Spark-core和Spark-SQL都是离线数据处理，Spark-Streaming是准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架。概述Spark Streaming 用于流式数据的处理
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2024-01-17 09:58:04
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流计算的应用与实践在大数据领域越来越常见，其重要性不言而喻，常见的流计算引擎有 Google DataFlow、Apache Flink，Apache Kafka Streams，Apache Spark Streaming 等。流计算系统中的数据一致性一般是用消息处理语义来定义的，如某引擎声称可以提供「恰好一次（Exactly-once Processing Semantics）流处理语义，表示
