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
# 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 |
|--------------|--
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
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
一、概念 大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。在数据连续到达的过程中，由于流携带了大量数据，只有小部分的流数据被保存在有限的内存中。流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。MapReduce是非
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2023-09-21 16:50:25
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我们将大数据处理按照时间的跨度要求分为下面几类，从短到长分别是：
1.基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间
2.基于历史数据的交互式查询，时间跨度在数十秒到数分钟之间
3.复杂的批量数据处理，时间跨度在几分钟到数小时之间
5.1 算子
算在在数学上可以解释为一个函数监空间到函数空间上的映射O:X->X。对大数据处理框架来说，可以理解为一个基本处理单元，即通
作者：王佳楠一、概述现如今在大规模数据处理分析的技术领域中，Hadoop及其生态内的各功能组件占据了绝对的统治地位。Hadoop原生的MapReduce计算框架由于任务抽象简单、计算流程固定、计算的中间结果写入磁盘引起大量读写开销等短板，正逐步的被基于内存的分布式计算框架Spark代替，应用于各类大规模数据处理分析的场景中，其优势主要体现在以下5个方面： 1、更快的计算速度。采用计算中间结果的内存
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2023-06-19 06:49:46
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随着抖音,快手等短视频平台的兴起,流式计算进入了大家的视线,各大公司使用流式计算根据用户的行为偏好,在短时间内反映在推荐模型中，推荐模型再以低延迟的捕捉用户的行为偏好,从而提供更精准、及时的推荐,这也就是我们刷抖音停不下来的原因
原创
2021-06-10 14:12:06
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作者：高二蛋 ：恒生LIGHT云社区 随着抖音、快手等短视频平台的兴起，流式计算进入了大家的视线，各大公司使用流式计算根据用户的行为偏好，在短时间内反映在推荐模型中，推荐模型再以低...
原创
2022-03-03 15:00:13
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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
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精选
2015-11-08 17:33:27
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1、大数据流程图 2、大数据各个环节主要技术 2.1、数据处理主要技术 Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库（MySql,PostgreSQL）间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中， 也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。 Fl
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
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一、常用命令1.提交命令 提交任务命令格式：storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】
torm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount 2.杀死任务 storm kill 【拓扑名称】 -w 1
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
1. 流的概念在Java程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的，程序需要数据的时候要使用输入流读取数据，而当程序需要将一些数据保存起来的时候，就要使用输出流完成。程序中的输入输出都是以流的形式保存的，流中保存的实际上全都是字节文件。流涉及的领域很广：标准输入输出，文件的操作，网络上的数据流，字符串流，对象流，zip文件流等等。流具有方向性，至于是输入流还是输出流则是一个相对的概念，一般以程
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2023-08-30 19:25:02
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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
摘要：Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型，并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析，给出了具体的应用场景及优化方案。提到Spark Streaming，我们不得不说一下BDAS（Berkeley Data Analytics Stack），这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈
1 流流（streaming）是一种为无界数据集设计的数据处理引擎，这种引擎具备以下特征：具备强一致性，即支持exactly-once语义。提供丰富的时间工具，如事件时间、处理时间、窗口等。保证系统具有可弹性、伸缩性。同时保证高吞吐、低延迟与容错。支持高级语义，如流式关系型API（SQL）、复杂事件处理（CEP）2 时间在无界数据处理中，主要有两类时间概念：事件时间（Event Time）：事件实
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2023-06-26 15:24:45
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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
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2023-08-12 17:22:33
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