实时计算的概念很难定义，每个人对这四个字的理解可能都不同。个人观点主要分为两块：数据的实时入库和数据的实时计算。数据实时入库的时候，一般都需要对原始数据做一定的处理再入库。能在这个步骤计算尽量在这里完成。 这个类似数据的预算后入库，然后提供直接读取服务。对用户的延时性上最好。然而有一些对数据的计算并不能通过预算解决全部问题，比如搜索。这篇主要讲实时计算的应用场景，技术架构、实现细节以后写。实时计
实时计算与 离线计算–前世今生离线计算MapReduceGoogle的三篇论文开启了大数据处理的篇章，其中MapReduce被各大公司作为数据处理的主要方案。MapReduce的思想也是从早期的函数式编程语言中借鉴而来，推广到了分布式系统中，接触的东西多了，发现原来很多知识都是相通的。（很多初入IT行业的新人，面对不断出现的新技术往往会比较迷茫，到底该学哪一个呢，其实找到一个自己感兴趣的方向，并努
wk588_com_bnpv3sffuvm.jpg (22.51 KB, 下载次数: 8)wk588_com_bnpv3sffuvm.jpg2021-1-4 17:42 上传编译：华科闪云FIL是IPFS的激励层，它是一个区块链项目，它的存在依赖于节点在存储市场(storage market)与检索市场(retrieval market)中的活动。近期，官方在FIL协议的基础上，正在构建易于使用的
Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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引言随着互联网和大数据技术的发展，实时计算框架也在推陈出新，向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架，总结了各框架的优缺点，希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览 Spark StreamingFlinkStorm项目时间2014年左右开始流行2016年左右开始流行2012年
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2023-07-18 22:27:00
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实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.将订单信息保存在数据库中.利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会到这样一些
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2023-08-25 16:22:55
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spark笔记spark简介saprk 有六个核心组件：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructedStreaming、MLlib，GraphxSparkCore相当于Hadoop中的MapReduce，用于大规模离线批处理计算SparkSQL相当于Hive(稍微类似)，用于交互式计算注意：
1.交互式计算：用户界面中的查询条件进行过滤查询，然后交给Spar
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2023-07-18 13:43:53
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实时流式计算适用场最大的特点就是及时，试想以下场景，如果没有流式计算系统，公司会损失多少MONEY： 需要实时异常检测的欺诈/风控等系统 需要实时查看交易额的交易系统 需要实时计算点击/计算分成的广告系统 需要实时更新用户标签的实时用户画像系统 需要实时根据用户喜好推荐商品的实时推荐系统再试想以上场景，如果核心技术不是国产自研的，信息风险会有多高？大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决
134.1 实时流计算介绍所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测，等等。在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（Tuple），如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不
# Flink实时计算架构实现指南
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Flink实现实时计算架构。Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的功能和灵活的API，可以帮助我们实现实时数据处理和分析。
## 流程概述
下面是实现Flink实时计算架构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备环境和安装Flink |
| 步骤2 | 创
原创
2023-08-11 10:00:01
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国内在技术选型中考虑最多的三种。从延迟看：Storm和Flink原生支持流计算，对每条记录处理，毫秒级延迟，是真正的实时计算，对延迟要求较高的应用建议选择这两种。Spark Streaming的延迟是秒级。从容错看 ：Spark Streaming和Flink都支持最高的exactly-once容错级别，Storm会有记录重复计算的可能从吞吐量看从成熟度看： Storm最成熟，Spark
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2023-07-19 16:44:47
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Spark Streaming 实时计算框架一、实时计算概述1.1 什么是实时计算？1.2 常用的实时计算框架二、Spark Streaming2.1 Spark Streaming 介绍2.2 Spark Streaming 工作原理2.2 Spark Streaming 工作机制2.3 Spark Streaming 程序的基本步骤2.4 创建 StreamingContext 对象三、Sp
对互联网海量数据实时计算的理解1. 实时计算的概念实时响应计算结果，一般要求为秒级。个人理解，互联网行业的实时计算可以分为以下两种应用场景：1） 数据源是实时的不间断的，要求对用户的响应时间也是实时的。互联网流式数据处理。所谓流式数据是指将数据看作是数据流的形式来处理。数据流则是在时间分布和数量上无限的一系列数据记录的集合体；数据记录是数据流的最小组成单元。举个例子，对于大型
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2023-07-20 13:18:08
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1. Table API & SQL 实战运用案例说明功能说明通过socket读取数据源，进行单词的统计处理。实现流程初始化Table运行环境转换操作处理：1）以空格进行分割2）给每个单词计数累加13）根据单词进行分组处理4）求和统计5）输出打印数据执行任务FlinkTable API 方式实现StreamTableApiApplication，代码实现：//获取流处理的运行环境
Stre
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2023-08-18 16:50:03
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今天给大家带来大数据实时计算的架构设计1 实时计算简介1.1 应用场景谈起实时计算，一般我们都会首先去比较实时计算和离线计算的区别。离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示；代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、Azkaban/oozie任务调度。实时(流式)计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时
一、背景：在用户打开电商购物等app时，经常会需要给用户推荐匹配的商品。那这样一个流程是如何完成的呢？1.离线推荐基于hive离线表的数据，提前计算好用户的偏好信息，整理逻辑相对简单，但是推送的商品转换率会相对较差2.实时推荐接入用户实时点击、浏览日志信息写入到kafka，flink 接入kafka 消息数据，做一些特征的加工，结合算法模型做一个偏好识别，实时进行推荐商品显然第二种方案：实时推荐更
实时计算架构设计
## 1. 引言
随着数据量的爆炸式增长和业务需求的不断演进，实时计算成为了许多企业的重要应用场景。实时计算能够在数据到达时立即处理，并给出相应的结果，适用于实时推荐、实时监控、实时交易等场景。本文将介绍实时计算的架构设计，并提供代码示例。
## 2. 实时计算架构设计
### 2.1 数据流处理模型
实时计算架构设计的核心概念是数据流处理模型。数据流处理模型通过将数据
原创
2023-09-12 11:27:41
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一、数据结构的组成方式算法的本质是一系列程序指令，用于解决特定的运算和逻辑问题。数据结构是数据的组织、管理和存储格式，其使用目的是高效地访问和修改数据。 1.线性结构 线性结构是最简单的数据结构，包括数组、链表，以及由它们衍生出来的栈、队列、哈希表。2.树 树是相对复杂的数据结构，其中比较有代表性的是二叉树，由它又衍生出了二叉堆之类的数据结构。 3.图 图是更为复杂的数据
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2023-07-13 20:10:23
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# 实时计算架构图实现指南
## 整体流程
为了实现一个实时计算架构图，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据源
数据源 --> Spark Streaming
Spark Streaming --> 处理逻辑
处理逻辑 --> 数据存储
数据存储 --> 展示
展示 --> [*]
## 边缘计算技术架构
边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算资源和数据存储设备放置在接近数据源的地方，从而减少数据在网络中传输的时间和延迟。边缘计算技术架构在近年来得到了广泛的应用，特别是在物联网、智能制造等领域。
### 边缘计算的优势
边缘计算的优势在于：
1. 低延迟：数据在边缘设备上进行处理，减少了数据传输到云端服务器的时间，降低了延迟。
2. 高效能：边缘设备可以处理部分计算任
