八、流处理流处理和批处理最原始的区别在于，流处理处理无界数据，而批处理针对有界数据。在流处理中的上下文中，记录通常被叫做事件，一个事件由生产者(producer)/发布者(publisher)/发送者(sender)生成一次，然后可能由多个消费者(consumer)/订阅者(subscribers)/接收者(recipients)进行处理。流处理的目标是事件发生后，立刻得到处理。流处理中相关的事件
批处理 批处理的输入是在一段时间内已经采集并存储好的有边界数据（相关概念见后面附录介绍）。同样的，输出数据也一样是有边界数据。当然，每次经过批处理后所产生的输出也可以作为下一次批处理的输入。 举个例子，你在每年年初所看到的“支付宝年账单”就是一个数据批处理的典型例子： 支付宝会将我们在过去一年中的消费数据存储起来作为批处理输入，提取出过去一年中产生的交易数据，经过一系列业务逻辑处
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2023-11-26 16:17:06
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批处理和流处理批处理和流处理批处理和流处理
原创
2022-12-07 14:52:48
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两种模式各有优势，现代技术（如Flink）正通过“”架构实现逻辑统一。
流式处理（Stream Processing） 是针对 批处理（Batch Processing）来讲的，即它们是两种截然不同的数据处理模式，具有不同的特点，适用于不同的应用场合。不能简单地认为其中一种数据处理模式优于另一种数据处理模式。对于批处理来讲，首先数据被不断地采集，保存到数据库中，然后进行分析处理（包括SQL查询）。批处理适用于对大量数据（High Volume）进行处理的场合。人们需要
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2024-01-09 14:44:24
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目录一、统计单词个数Flink 批处理程序的一般流程统计单词个数将程序打包，提交到 yarn二、输入数据集 Data Sources1 基于本地集合的 source（Collection-based-source）2 基于文件的 source（File-based-source）2.1、读取本地文件2.2 读取 HDFS 数据2.3 读取 CSV 数据2.4 读取压缩文件2.5 基于文件的 sou
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2024-07-24 13:08:30
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Mysql批量插入更新性能优化对于数据量较大的插入和更新，因io/cpu等性能瓶颈，会产生大量的时间消耗，目前主流的优化主要包括预编译、单条sql插入多条数据、事务插入等，下面详细介绍一下：单条插入（Mybatis）INSERT INTO SYS_CITY (CITY_CODE, CITY_NAME, PROVINCE_NAME, ALIAS, ABBRE_PY) VALUES
(
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2024-08-03 19:53:09
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1.相关框架仅批处理框架：
Apache Hadoop
仅流处理框架：
Apache Storm
Apache Samza
混合框架：
Apache Spark
Apache Flink 2.批处理系统批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...有界：批处理数据集代表
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2023-12-13 23:06:56
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在开发Spark Streaming应用程序时，要结合集群中各节点的配置情况尽可能地提高数据处理的实时性。在调优的过程中，一方面要尽可能利用集群资源来减少每个批处理的时间；另一方面要确保接收到的数据能及时处理掉。运行时间优化设置合理的批处理时间和窗口大小Spark Streaming中作业之间通常存在依赖关系，后面的作业必须确保前面的作业执行结束后才能提交，若前面的作业的执行时间超过了设置的批处理
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2024-10-20 15:25:22
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关于JDBCJdbc是java database connectivity的简称,java数据库连接，专门用来通过一段java代码连接数据库的一门技术。使用方法大致为一下六个步骤：一、注册驱动注册驱动有两种方式：1. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");这种方式不会对具体的驱动类产生依赖(即不用import驱动类)。Class类的forName方法中对参
流处理 package com.shujia.flink.core //导入隐式转换 import org.apache.flink.streaming.api.scala._ object Demo1StreamWordCount { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-04 20:27:00
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## Flink流处理和批处理Java代码区分教程
### 概述
在Flink中，流处理和批处理是两种不同的处理模式，分别适用于实时数据流和批量数据处理。本教程将指导你如何区分和实现这两种处理方式。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述
原创
2024-03-09 05:29:36
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一、批处理特点1.程序幕后的过程，无需用户交互 即可运行。2.在固定的数据集(eg: mysql,oracle等)上执行，直到获取全部预期的数据集。3.可以结合定时任务使用。二、使用场景1.报表数据统计通常我们会获取一段时间的数据，进行数据清洗、整合，最后形成一个可视化的报表，那么这个背后离不开批处理。2.数据交换例如我们将mysql的数据导入到oracle，同时我们还需要进行一些数据的筛选，梳理
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2023-06-21 23:03:36
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Flink数据处理中的有界流与无界流核心差异：有界流（如静态文件）具有明确起止点，支持批处理全量计算；无界流（如实时消息）持续产生数据，需流处理模式配合窗口机制。关键区别体现在执行模式（批处理vs流处理）、窗口触发策略（一次性vs持续）及容错机制（重算vs检查点）。Flink通过统一引擎实现两种模式转换，如readTextFile处理有界流，addSource接入无界流。理解这一基础概念是掌握Flink批流一体架构的前提。
spark 流媒体处理批数据处理与流数据处理批数据流处理Spark Streaming结构化流数据处理 批数据处理与流数据处理如果我们把数据看作是一个巨大的海洋，我们可以把批数据当做一桶水，只不过桶有着不同的大小，对应的数据也有着不同的数据集大小。而流数据可以当做是一条水管，不断地从海洋中抽取数据。批数据顾名思义，批数据是指在一段时间内组合在一起的一组记录，用于后续的处理和分析。因为这些记录是在
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2024-02-11 21:18:22
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基本概念部分，批处理和流处理的区别批处理在大数据世界有着悠久的历史,比较典型的就是spark。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征：(1) 有界：批处理数据集代表数据的有限集合(2) 持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中(3) 大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工
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2024-02-21 14:56:37
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# 理解批处理架构：一种高效的数据处理方式
## 什么是批处理架构？
批处理架构是一种计算模式，主要用于处理大量数据的集成和运算。与实时处理相比，批处理通常在特定的时间窗口内处理数据，而不是连续处理。其优势在于可以高效地处理大量数据，节省计算资源。
### 批处理的工作原理
批处理将数据集分成多个小块，这些小块被称为“批次”。每个批次中的数据可以独立处理，最终的结果会在处理完成后合并。常见
原创
2024-10-04 03:33:05
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@echo off & setlocal enabledelayedexpansionrem 批处理模拟数组示例set aa=1for %%b in (11 22 33 44 55) do (set /a "bds[!aa!] = %%b"set /a aa=aa+1) rem 注意多重复合语句的情
原创
2022-03-29 15:53:20
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目录Flink前言1、flink和spark本质的区别2、流处理和批处理3、无界流和有界流4、实时计算需要考虑的问题Flink简介1、什么是Flink2、Flink的特征3、Blink--基于Flink开发的一个分支4、Flink技术栈5、Flink APIs6、数据流编程模型7、Flink的代码结构Flink前言Flink和spark的功能很相似，spark能做的flink也能做，flink能做
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2023-11-29 06:11:28
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基础Flink系列：无界和有界数据流定义与区别批处理适合有边界数据 使用DataSet流处理适合无边界数据 使用DataStream
原创
2021-09-11 12:36:20
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