Flink流计算学习 一一、flink是什么？二、使用步骤1.安装hadoop2.配置文件3.创建测试文件4.实现代码导入依赖创建文件实现代码三、结语 一、flink是什么？Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证
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2023-07-12 13:43:34
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随着这些年全世界数据的几何式增长，数据的存储和运算都将成为世界级的难题。之前小鸟给大家介绍过一些分布式文件系统，解决的是大数据存储的问题，今天小鸟给大家介绍一些分布式计算框架：Hadoop框架提起大数据，第一个想起的肯定是Hadoop，因为Hadoop是目前世界上应用最广泛的大数据工具，他凭借极高的容错率和极低的硬件价格，在大数据市场上风生水起。Hadoop还是第一个在开源社区上引发高度关注的批处
文章目录1.storm集群架构2.storm编程模型Topologies（拓扑）Streams（流）SpoutsBoltsStream groupingsTasksWorkers3.storm入门实例集群安装项目创建定义WordReaderSpout定义WordSplitBolt定义WordCountBolt定义main本地集群运行生产集群运行4.storm其他应用场景 1.storm集群架构A
大数据计算引擎分为离线计算和实时计算，离线计算就是我们通常说的批计算，代表是Hadoop MapReduce、Hive等大数据技术。实时计算也被称作流计算，代表是Storm、Spark Streaming、Flink等大数据技术。 计算引擎也在不
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2023-09-20 10:38:12
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本文介绍了流计算的概念和技术要素，简单比较了三种主流的流计算框架Structured Streaming（Spark）、Flink和Kafka Streams。第1、2两节的目的是希望读者清晰理解流计算的一些重要概念和技术要点，尤其是其中一些容易混淆的地方，例如流计算与实时计算的关系、窗口化及水位线（watermark）和一致性模型等。第3节比较了一些主流计算框架，旨在为那些需要做系统选型的读者提
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2019-07-30 10:56:00
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一、前言1、从今天开始进行流式大数据计算的实践之路，需要完成一个车辆实时热力图2、技术选型：HBase作为数据仓库，Storm作为流式计算框架，ECharts作为热力图的展示3、计划使用两台虚拟机来打一个小型的分布式系统，使用Ubuntu系统二、HBase简介1、HBase是基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的NoSQL数据库，采用k-v的存储方式，所以查询速度相对比较快。2、下面画图比较
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2023-08-09 15:30:33
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1.定义是一个分布式运算程序的编程框架，能将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完成的分布式运算程序。2.优缺点2.1优点2.1.1易于编程只需要简单的实现一些接口，就可以完成一个分布式程序。2.1.2高容错性mr程序可以部署在多台机器上，其中一台挂了，可以把上面的计算任务转移到另外一个节点上运行，由hadoop内部自动完成。2.1.3良好的扩展性可以通过增加机器来有效扩展其计算能力。2
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2023-08-08 17:13:50
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流计算概述一、 流计算应用需求静态数据（支持决策分析而构建的数据仓库系统）可以利用数据挖掘和OLAP.OLTP(transaction)数据存储和管理，除了用数据仓库做，还可以用hdfs，
hive就是基于hdfs的数据仓库挖掘引擎除了用数据仓库，还可以用hadoop,spark
计算开始之前，数据已经存在了流数据特征：大量、快速、时变的流形式
数据量大，但是不十分关注存储（是没
流计算浅谈 流计算是什么？这个概念是和普通的计算区分的。普通的计算是通过 ETL 程序清洗上报的数据，然后把数据存入 HDFS，通过 MapReduce 的批处理 Job /Task对数据进行分区、分类、排序、计算等操作。，然后再通过quartz 定时调度任务，将Hbase数据做统计聚合至 前台页面，然
目录1.Java环境安装1.下载安装包并上传服务器2.解压安装包,并且配置环境变量2.Hadoop伪分布式安装配置1.下载安装包,并上传服务器2.解压并且配置环境变量3.修改Hadoop配置文件4.启动hdfs3.Hive安装和配置 1.下载到本地并上传服务器 &n
流式大数据计算实践（3）----高可用的Hadoop集群一、前言1、上文中我们已经搭建好了Hadoop和Zookeeper的集群，这一文来将Hadoop集群变得高可用2、由于Hadoop集群是主从节点的模式，如果集群中的namenode主节点挂掉，那么集群就会瘫痪，所以我们要改造成HA模式（High Avaliable，高可用性）的集群，说白了就是设置一个备用的namenode节点，当线上使用的n
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2023-09-08 20:03:59
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1. Spark是什么？Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MLlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算
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2023-07-14 14:25:35
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作者 | 李一帆 1.计算框架Hadoop 是一个计算框架，目前大型数据计算框架常用的大致有五种：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.这其中名气最大、使用最广的当属 Hadoop 和 Spark。虽然两者都被称为大数据框架，但实际层级不同。Hadoop 是一个分
1.大数据集群节点规划1.1 数据存储总量预估比如业务系统数据量每天增量 50T，保留周期为 30 天，那么 HDFS 存储 容量为 50T * 30 天 * 3 副本 * 2 倍（数据源+清晰加工） = 9000T = 8.79P 1.2 DataNode节点规模预估每个机器的磁盘是 4T * 10 = 40T, 每台机器的可用存储容量为 40T *&nb
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2023-07-13 16:42:39
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1、Hadoop之HDFS的读流程（1）客户端通过DistributedFileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。（2）NameNode返回是否可以上传。（3）客户端发出请求，询问nameNode，第一个 Block需要上传到哪些DataNode服务器上。（4）NameNode返回3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、
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2023-09-20 10:33:11
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文章目录一、HDFS写数据流程1. 剖析文件写入2. 网络拓扑-节点距离计算3. 机架感知（副本存储节点选择）二、HDFS读数据流程 前言：在《Hadoop系列》的第一篇博文里，就已经提到了 【hadoop】（一）分布式文件系统 HDFS，但作为面试中经常遇到的数据流的问题，特地拎出来专门写一篇文章，详细解读 HDFS 数据流的知识点，帮助小伙伴们跳出面试中的那些大坑。 一、HDFS写数据流程
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2023-09-20 10:37:59
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计算框架：MapReduce计算框架 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或流的结构。并行计算框架 一个大的任务拆分成多个小任务，将多个小任务分布到多个节点上。每个节点同时计算Hadoop为什么比传统技术方案快 1.分布式存储 2.分布式并行计算 3.节点横向扩展 4.移动程序到数据端 5.多个数据副本MapReduce核心思想 分而治之，先分后和：将一个大的、复杂的工资或者任务，并行
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2023-10-07 19:09:45
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大数据流式计算可以广泛应用于金融银行、互联网、物联网等诸多领域，如股市实时分析、插入式广告投放、交通流量实时预警等场景，主要是为了满足该场景下的实时应用需求。数据往往以数据流的形式持续到达数据计算系统，计算功能的实现是通过有向任务图的形式进行描述，数据流在有向任务图中流过后，会实时产生相应的计算结果。整个数据流的处理过程往往是在毫秒级的时间内完成的。通常情况下，大数据流式计算场景具有
hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）：通过一个最简单的例子来说明hadoop中的数据流转。 hadoop:数据流转图（基于hadoop 0.18.3）： 这里使用一个例子说明hadoop中的数据流转过程，这个例子是统计一些文章中词汇的总数。首先files表示这些需要统计词汇的文章。 首先，hadoop会把初始数据分配到
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2023-09-30 22:25:21
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