一、大数据技术划分 二、流式计算历史演进 目前主流的流式计算框架有Storm/Jstorm、Spark Streaming、Flink/Blink三种。 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。在Storm中，需要先设计一个实时计算结构，我们称之为拓扑
本文结构：1、数据的时效性2、流式计算与批量计算3、总结与相关产品(1) 流式计算流程
(2) 流式计算特点
(3) 相关产品1、数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。如果我们处理的是
# 大数据流式计算架构入门指南
流式计算是数据处理的一个重要领域，尤其是面对大数据量时。本文将为刚入行的小白提供一份大数据流式计算架构的详细指南，帮助你理解及实现这一架构。
## 流程概述
在实现大数据流式计算架构时，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|--
简介流式计算需要各子系统间相互依赖形成一条处理链路，子系统作如下划分数据采集 数据源一般来自于各个业务的日志服务器，这些日志被实时采集到消息间件中，被下游实时订阅数据处理 数据被采集到中间件后，下游服务订阅数据，并拉取到流式计算系统进行加工处理，通过流式计算引擎计算处理数据存储 数据被加工处理后，会以增量形式（不间断地）写到在线存储系统中，提供给下游服务数据服务 数据处理结果落地到在线存储系统 ，
前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过 HDFS 存储在磁盘上，使用 MapReduce 或者 Spark 这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时的时间。此外，还有一种大数据技术，针对实时产生的大规模数据进行即时计算
目录流式数据的定义流式数据是一种新的数据类型，它是一个有序的数据序列项，具有大量、连续、快速和不可再现的性质。例如，运营商数据管理（通话记录）、金融信用数据（证券交易）、网络应用程序（浏览记录）、银行系统数据（客户交易）等。由此可以概括出流式数据的一般定义：流式数据 S 是形如 { （x0，y0）,（x1,y1）,（x2,y2）,(xt,yt)}的且随时间推移而不断地变化增长的数据序列，其中 （x
转载
2023-08-12 17:22:33
105阅读
简介Strom是一个开源的分布式流式计算系统，用来处理流式的数据，被称作为流式的hadoop，在电信行业，可以用来做大流量预警、终端营销、访问竞争对手产品从而做挽留等业务。本文将从storm在hadoop生态圈中所处位置、storm中术语、storm平台搭建、storm应用程序构建等详细介绍storm。Strom在大数据生态圈中的位置上图可以看出，Storm处于HDFS之上，但是并不是说Storm
原创
2015-10-20 10:30:24
7723阅读
大数据计算框架——Flink什么是Flink为什么选择Flink（优点、特性）同时支持高吞吐、低延迟、高性能支持事件时间（Event Time）概念支持有状态计算支持高度灵活的窗口（windows）操作基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错基于JVM实现独立的内存管理Save Points（保存点）Save Points（保存点）的应用配置文件配置：手动指定路径：停止任务与指定Sav
在大数据时代，数据的时效性日益突出，数据的流式特征更加明显，越来越多的应用场景需要部署在流式计算平台中。大数据流式计算作为大数据计算的一种形态，其重要性也不断提升。针对大数据环境中流式计算应用所呈现出的诸多鲜明特征进行了系统化的分析，并从系统架构的角度，给出了大数据流式计算系统构建的原则性策略。结合当前比较典型的流式计算平台，重点研究了当前大数据流式计算在在线环境下的资源调度和节点依赖环境下的容错
1 介 绍 1.1 流式计算介绍 流式大数据计算主要有以下特征： 1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。 2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较
原创
2021-07-08 16:18:50
780阅读
安装包准备官网下载最新稳定版本，题主下载的是apache-storm-0.9.5.tar.gz角色分配主机名IP角色hadoop001192.168.0.1Nimbushadoop002192.168.0.2Supervisorhadoop003192.168.0.2Supervisor3. 安装步骤 3.1 安装Strom集群首先要搭建ZooKeeper集群，由于Zook
原创
2015-10-20 11:29:51
959阅读
与 流式计算 对应的是 批量计算，流式计算 可以 及时反馈结果，而批量计算 往往伴随着延时。 本节主要总结两点内容：sparkstreaming消息队列（Kafka）一、sparkstreaming首先给出流式计算的一个框架：LAMBADA 架构： 如图：上半部分为 批量计算；下半部分 为 流式计算；共同构成了 LAMBADA 架构；1、sparkstreaming 架构sparkstreamin
大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷歌、
Java 8中发布的Java Stream API已被证明是一种表达应用程序逻辑的高效、简洁而直观的方法。新启动的开源项目JPAstreamer允许您使用Java Streams表示Hibernate或其他JPA数据库查询。在本文中，我们将向您展示如何扩展现有数据库应用程序的API以即时处理Stream查询。为了让您快速了解JPAstreamer的功能，我们首先向您展示一个在包含任意用户(属性包括
在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。1. Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API情况如下：Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：2. Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connectors如下所示
原创
2022-11-11 10:22:38
123阅读
大规模数据处理的演化历程大数据如果从 Google 对外发布 MapReduce 论文算起，已经前后跨越十五年，我打算在本文和你蜻蜓点水般一起浏览下大数据的发展史，我们从最开始 MapReduce 计算模型开始，一路走马观花看看大数据这十五年关键发展变化，同时也顺便会讲解流式处理这个领域是如何发展到今天的这幅模样。这其中我也会加入一些我对一些业界知名大数据处理系统 (可能里面有些也不那么出名) 的
原创
2021-04-02 22:00:41
479阅读
因文档太大只能，使用下载链接：大数据流式计算：关键技术及系统实例
转载
精选
2015-11-08 17:33:27
825阅读
策划编辑 | Natalie翻译｜巴真
编辑｜Debra AI 前线导读：本文重点讨论了大数据系统发展的历史轨迹，行文轻松活泼，内容通俗易懂，是一篇茶余饭后用来作为大数据谈资的不严肃说明文。本文翻译自《Streaming System》最后一章《The Evolution of Large-Scale Data Processing》，在探讨流式系统方面本书是市面上难得一见的深度书籍，非常值得
转载
2022-10-04 13:15:02
57阅读
目录一、Kafka Streams概述1）Kafka Streams是什么2）流式计算与批量计算区别3）Kafka Streams特点二、Kafka Streams流处理拓扑1）相关概念2）Kafka Streams中两种定义流处理的方法3）流处理中的三种时间4）KTable和KSteam5）窗口三、Kafka Streams原理与架构1）流分区和任务2）线程模型3）本地状态存储4）容错四、简单应
1、Kafka是什么 在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。KAFKA + STORM +REDISKafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。Kafka由Scala写成。Kafka对消息保存时
