Fork/Join作为一个并发框架，是在 JDK7 的时候加入到 Java 并发包 java.util.concurrent 中来，并且在 JDK8 并行Stream流(parallel Stream)中充当着底层框架的角色。 并行 Stream 流 使用
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2024-10-09 02:45:28
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Java中Stream流式计算的用法详解在Java 8之后，引入了Stream API，它是一个函数式编程的思想，其主要作用是将集合Stream化，可以使用一条语句对集合进行过滤、排序、统计等多种操作。接下来我们将详细介绍Java中Stream流式计算的用法。Stream 接口的详细介绍Stream 接口是Java中定义的一个操作集合的高级抽象，它提供了大量的操作方法以便于开发者进行多样化的操作，
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2023-08-11 14:17:29
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使用RecursiveTask简介分支合并框架也是java8提供的一个强大的工具，它可以将当前所要执行的任务切分成无数个子任务提交到ForkJoinPool中并行执行。然后将将无数个子任务处理结果合并，最终返回给用户结果。 这便是算法中经典的分治思想，如下图所示，这段伪代码就向我们展示了分支合并框架任务的拆分是通过递归的方式不断的将任务拆到不可拆分为止。当所有子任务都成之后，再将任务全部合并，就像
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2024-06-04 08:07:20
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一、Storm简介 批处理系统关注吞吐率，流处理系统关注延时 Storm可以简单、高效、可靠地处理流数据，并支持多种编程语言 Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统 Twitter是全球访问量最大的社交网站之一，Twitter开发Storm流处理框架也是为了应对其不断增长的流数据实时处理需求二、Storm的特点 Storm可用于许多领域中，如实时分析、
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2023-06-19 15:21:42
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背景介绍继Spark之后第三代内存计算框架Flink应运而生，Flink作为第三代计算框架Flink吸取了二代大数据Spark计算的设计的精华，依然采用DAG模型做任务拆分，但是Spark在流处理领域上因为微观批处理实时性不高甚至在性能上还不能和一代流处理框架Storm匹敌。因此第三代计算引擎Flink诞生了，主要原因是Flink是一个纯流式计算引擎，而类似于Spark这种微批的引擎，
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2023-12-15 13:43:44
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# Python流计算框架实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现一个Python流计算框架。在这篇文章中，我将按照以下步骤来教导你，每一步都会提供相应的代码并解释其含义。
## 步骤一：准备环境
在开始之前，确保你已经安装了Python和所需的第三方库。我们将使用以下库来搭建流计算框架：
- `pandas`：用于数据处理和转换。
- `numpy`：用于数值运算。
- `
原创
2023-07-17 04:25:01
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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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SparkStreaming流计算概述一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中，一般
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2023-11-13 23:01:31
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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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一.前言 java io框架非常庞大,各种功能的类让人目不暇接,为了系统学习io框架,搜集了各种资料,整理出这篇文章,尽可能详细的讲述java io框架,其中会牵扯到许多信息,不仅包括框架内各种类的方法和使用对象,源码的解读(基于jdk1.8.0_60),同时还会从整个框架层次,学习java io框架的设计模式和思想,坑挖的很大,慢慢填.引用的资料也会在后面全部列出;1.概述 io流操作是ja
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2023-09-28 08:07:23
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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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一、Flink运行时的组件1、作业管理器（JobManager）1）控制一个应用程序执行的主进程，也就是说，每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行。2）JobManager会先接收到要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow graph）和打包了所有的类、库和其他资源的JAR包。3）JobManager会把J
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2024-08-16 11:07:56
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一、Stream简介1、什么是Stream?Java8 中，Collection 新增了两个流方法，分别是 Stream() 和 parallelStream()Java8 中添加了一个新的接口类 Stream，相当于高级版的 Iterator，它可以通过 Lambda 表达式对集合进行大批量数据操作，或 者各种非常便利、高效的聚合数据操作。2、为什么要使用Stream?在 Java8 之前，我们
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2023-08-20 06:42:13
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1.什么是StreamJava8中， Collection新增了两个流方法，分别是stream()和parallelStream()。 Java8中添加了一个新的接口类Stream，相当于高级版的Iterator，它可以通过Lambda表达式对集合进行大批量数据操作，或者各种非常便利、高效的聚合数据操作。2.为什么要使用Stream在Java8之前，我们通常是通过for loop或者Iterato
概述Storm是一个流式计算框架，数据源源不断的产生，源源不断的收集，源源不断的计算。（一条数据一条数据的处理）架构Nimbus：负责资源分配和任务调度。Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在storm0.8之后，task
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2023-12-29 22:02:23
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流程控制 流程：计算机执行代码的顺序，就是流程 流程控制：对计算机代码执行顺序的控制，就是流程控制 流程分类：顺序结构、选择结构（分支结构）、循环结构顺序结构 一种代码自上而下执行的结构，是python还有其他语言的默认执行的流程。选择结构（分支结构） 分类：单分支结构、双分支结构、多分支结构、巢状结构（嵌套结构） 单分支结构： 格式： if 判断条件：
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2023-05-17 21:12:43
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本文根据阿里资深搜索专家蒋晓伟在首届阿里巴巴在线峰会上的分享整理而成。 此次分享的重点是Blink计算引擎，它是阿里巴巴搜索的流计算和批处理引擎。相比于Flink，在上层，Blink具有批和流一体化的完备Table API，使得其能够支撑各类业务需求；在底层，Blink重新开发了兼容Flink以及生态的Runtime，实现了流处理和批处理完美的统一。直播视频：（点击图片查看视频）幻灯片下
一、Spark框架Spark 框架模块包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上。【Spark Core】：Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python、Java
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2023-09-09 22:13:22
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下图为阿里云流计算全流程系统架构，主要包含：数据采集，流数据，流计算，数据源，数据消费这些过程。 数据采集 用户可以使用流式数据采集工具将数据流式且实时地采集并传输到大数据Pub/Sub系统，该系统将为下游流计算提供源源不断的事件源去触发流式计算作业的运行。阿里云大数据生态中提供了诸多针对不同场景领域的流式数据Pub/Sub系统，以方便用户可
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2023-10-04 15:50:31
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一 流式计算概述1.1 什么的流式计算数据流 VS 静态数据数据流静态数据不断产生的数据存储在磁盘中的固定的数据流式计算的概念对数据流进行计算，由于数据是炼苗不断的产生的，所以这个计算也是一直再计算，不会停止流式计算的数据流 VS 离线计算（特点大PK）流式计算的数据流离线计算数据是无界的(unbounded)数据是有界的(unbounded)数据是动态的数据是静态的计算速度是非常快的，还是基于内
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2023-12-08 14:38:34
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