流式计算框架的开源方案非常多，整体的机构相似，只是实现实时的方式存在差异，按照子系统功能划分，分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四个部分 数据采集 1）实时采集的数据一般来自业务服务器，分成两大类：① 数据库变更日志② 服务器引擎访问日志2）不论是哪种日志文件，采集完成后都已文件的形式保存，采集工具只要监控文件的变化就可以做到实时采集3）处于对吞吐量的考虑，会以批次的方式进行采集，批次大小
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2023-11-29 00:08:34
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目录协议指令OPTIONS 请求DESCRIBE 请求SETUP 请求Play 播放请求PAUSE 暂停请求RECORD 记录请求ANNOUNCE 发布请求TEARDOWN 停止发布流请求GET_PARAMETER 获取参数请求SET_PARAMETER 设置参数请求REDIRECT 重定向请求嵌入式（交错式）二进制数据速率适配已经成功实现的服务端客户端参考外部链接实时串流协议（Real Time
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2024-08-02 16:15:17
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在聊实时计算之前，先说一下我对离线和批量、实时和流式的一些看法。我们首先来简单看一下计算任务的大致流程：首先先说下批量计算和流式计算：图中显示了一个计算的基本流程，receiver处负责从数据源接收数据，并发送给下游的task，数据由task处理后由sink端输出。以图为例，批量和流式处理数据粒度不一样，批量每次处理一定大小的数据块（输入一般采用文件系统），一个task处理完一个数据块之后，才将处
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2023-12-30 22:02:10
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前言： 为什么大家会慢慢青睐上Flink呢？哪些场景会使用它呢？究其原因是因为，信息爆炸时代的来临，我们对数据的及时性和容错性要求越来越高。如双11的电商大屏，我们当然想实时看到销售的滚动数据。我们使用微信、博客等网络软件，当然希望实时接收到对方发送的消息。这些都迫使大数据开发人员需要掌握一种流（实时）处
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2023-12-13 06:38:31
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# 实时流计算架构的实现指南
在今天数据驱动的世界中，实时流计算已经成为了企业获取及时信息的重要方式。无论是在金融、医疗、还是社交网络领域，实时数据处理都愈发重要。本指南将带领你实现一个实时流计算架构，并逐步解释每个步骤。
## 实现步骤概览
以下是实现实时流计算架构的主要步骤，具体细节将在后文中详细解析。
| 步骤 | 描述
# FLINK 实时流计算架构
Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，旨在支持高吞吐量、低延迟的应用。Flink 的流处理架构具有高性能、可扩展性和灵活性，广泛应用于各行各业的数据处理需求。本文将带您深入了解 Flink 的实时流计算架构，配合代码示例和流程图帮助您更好地理解。
## 1. 流处理与批处理的区别
在理解 Flink 的架构之前，我们首先要明确流处理和批处理之间的
1.Strom基础1.1是什么?hadoop处理数据时效性不够， Strom是一个流式计算框架，（数据是一条一条计算） 它只负责计算，不负责存储流式计算概念：数据如同在流水线上被处理1.2 strom架构Nimbus:负责资源分配和任务调度Supervisor:负责接收nimbus分配的任务，启动和停止属于自己的管理的workerWorker：运行具体处理组件逻辑的进程。Task：worker中每
实时流计算的场景：业务系统根据实时的操作，不断生成事件（消息/调用），然后引起一系列的处理分析，这个过程是分散在多台计算机上并行完成的，看上去就像事件连续不断地流经多个计算节点处理，形成一个实时流计算系统。市场上流计算产品有很多，主要是通过消息中枢结合工人模式实现的，大致过程如下：1）开发者实现好流程输入输出节点逻辑，上传job到任务生产者。2）任务生产者将任务发送到ZooKeeper，然后监控任
原创
2022-12-06 08:48:27
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背景:数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apac
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2023-11-03 19:19:23
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# 实时计算技术架构指南
在当今的数据驱动世界，实时计算的需求日益增加。实时计算是指能够快速处理和分析数据，以便即时获取洞见的能力。在这篇文章中，我将向您介绍如何构建一个实时计算技术架构，并提供详细的步骤和示例代码。
## 一、实现流程
以下是实现一个实时计算技术架构的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据
实时计算概述实时计算阿里云实时计算（Alibaba Cloud Realtime Compute）是一套基于Apache Flink构建的一站式、高性能实时大数据处理平台，广泛适应于流式数据处理、离线数据处理等场景，最重要的一点是免运维，可以为企业节省了大量的成本。产品模式阿里云的实时计算产品模式有Flink云原生版和独享模式。目前Flink云原生版支持部署于容器服务ACK提供的Kubernete
# 实现“实时流架构”的入门指南
实时流架构是现代软件开发中极其重要的一个部分，允许我们处理和分析实时数据流。对于刚入行的小白来说，理解并实现这一架构可能会显得有些复杂。本文将逐步带你认识实时流架构的基本流程，并为每一步提供示例代码和详尽注释。
## 实时流架构的基本流程
我们可以将实现实时流架构的过程分为以下几步：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 06:13:18
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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
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2024-01-16 15:24:49
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# Storm 实时流计算简介
随着大数据时代的到来，实时数据处理变得越来越重要。Apache Storm 作为一个开源的分布式实时计算框架，能够有效处理大量实时数据流。它支持以低延迟的方式执行复杂的数据流任务，为数据分析、机器学习和实时监控等应用场景提供了强大的支持。
### Storm 的核心概念
在学习 Storm 之前，我们需要了解几个核心概念：
1. **拓扑（Topology）
原创
2024-09-21 07:51:49
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# 实时流计算的步骤和代码示例
## 引言
实时流计算是一种重要的数据处理方式，适用于需要实时处理大量数据的场景，例如实时监控、实时推荐等。本文将介绍如何使用Python进行实时流计算，并提供相关的代码示例和解释。
## 步骤概述
下面是实现Python实时流计算的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 建立数据流源 |
| 2 | 设置数据流处理逻辑 |
原创
2023-08-29 09:31:03
356阅读
总结自——吃透实时流计算 文章目录1. 流计算通用架构数据采集模块数据传输模块数据处理模块数据存储模块2. 流计算本质：NIO+异步NIO如何优化IO和CPU都密集的任务异步编程3. 反压机制4. 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了?5. 流处理架构1. Lambda架构2. kappa架构 1. 流计算通用架构流计算系统通常包含五个部分：数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据展现
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2024-05-30 10:59:34
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什么是实时流（streaming）数据？用户在浏览网页或操作App时，其操作行为会源源不断地汇集成日志。游戏玩家在玩游戏的时候，也会产生源源不断的操作记录。这些持续生成的数据便是实时流数据。数据流是连续到达的无穷序列。流处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理。流处理是对流数据的低延迟处理和分析在实时流式计算中，最重要的是在任何情况下，消息不重复、不丢失，即Exactly-once实时 秒级
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2023-10-19 08:45:13
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概述Apache Storm提供了一种基于Topology流计算的概念，Topology等价于hadoop中的mapreduce计算，MapReduce端最终会停止，Topology会一直运行，除非用户执行storm kill指令才会停止该计算。Storm的单个阶段每秒钟可以处理100万条数据/Tuple。 目前的主流流计算框架:Kafka Streaming、Apache Storm、Spark
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2023-09-25 14:05:47
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（先给个预告，下一期关于Flink的文章会讲如何将机器学习融入Flink中） 摘要 本文提供了一种在流计算中不停机动态加载代码来做到敏捷而快速的开发的思路。 代码提供在 Lofka 的 lofka-night-watcher 模块中。 TsingJyujing/lofkagithub.com 目前 ...
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2021-10-12 23:41:00
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前一篇文章，简单的介绍了一下即时打印贴标机（实时打印贴标机）。这篇文章，我们聊聊即时打印贴标机的上位机软件开发。本质 其实抛开即时打印贴标机的贴标功能模块，即时打印贴标机其余部分本质上就是一台打印机。所以，我们的上位机软件开发，其实就是调用这台打印机来打印一些东西出来，跟我们在其它打印机（比如办公室常用的HP打印机）上开发打印功能没什么区别。对于开发windows桌面程序的程序猿来说，或多或少都接
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2024-10-06 13:09:34
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