# 流式架构：实时数据处理的利器
在当今这个信息爆炸的时代，实时数据处理变得越来越重要。流式架构作为一种高效的数据处理方式，逐渐受到人们的关注。本文将通过一个简单的示例，介绍流式架构的概念、原理以及实现方式。
## 什么是流式架构？
流式架构是一种用于处理实时数据流的架构模式。它允许系统以连续的方式接收、处理和分析数据，而不需要将数据存储在磁盘上。这种架构特别适合需要快速响应的场景，如股票交
一、流式布局1、 什么是流式布局流式布局就是百分比布局，通过盒子的宽度设置成百分比来根据屏幕的宽度来进行伸缩，不受固定像素的限制，内容向两侧填充，同时会设定最小宽度和最大宽度，适用于图片比较多的首页、门户、电商等。在这里我们以京东的M站为例进行说明：可以看到，在京东各个模块的主容器中，都设置了最大最小宽度和宽度100%，而在导航区块中，由于一行有5个小区块，所以设置了宽度为20%，使得小区块也能达
java8新增了Stream、IntStream、LongStream、DoubleStream等流式接口，并且为这些接口提供了对应的Builder，如Stream.Builder、IntStream.Builder、LongStream.Builder、DoubleStream.Builder，我们可以通过这些Builder来创建对应的流。可以先看一下api文档，如下图： Builde
流式计算的概念 实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息，一般用于处理数据密集型应用。流式计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。流式计算工作原理1.提交流式计算作业，流式计算作业属于常驻计算服务，必须预先定义好计算逻辑，并提交到流计算系统中，在系统运行期间，流式计算作业的逻辑是不可更改的2.加载流式数据进行流计算，流式计算系统中有多个流
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2023-07-09 13:11:45
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kafka官网的介绍，翻译一下，顺便自己也做下笔记。简介Kafka是Linkedln开发的，基于发布/订阅的，采用Scala编写的分布式流式平台（distributed streaming platform）。 所谓的流式平台，需要满足一下三个要点：能够发布和订阅流的消息。从该角度来讲，它类似于一个消息队列或者企业级消息系统。它能够让你以容错的方式(in a fault-tolerant way
前言本篇文章会从Kafka的核心流式计算原理进行分析，Kafka Streams Low-level processor API 和 核心概念，以及常见的应用场景分析流式计算通过业务场景去分析流式计算的业务场景：双十一时实时滚动的订单量、成交总金额。 每十分钟的成交额 股票交易看板大数据的计算，而且刷新率是非常高的。如果在数据库中去计算，每5秒进行计算，是相当卡的。而且受网络等影响，这些都是影响因
目录SparkStreaming相关概念概述SparkStreaming的基本数据抽象DStream处理模式操作流程中细节StreamingContextStreamingContext对象的创建StreamingContext主要用法输入源DStream两种转化无状态转化操作有状态转化操作输出操作实践（最简单的wordCount）创建StreamingContext对象创建DStream对象对D
流程图（flows）简介流程图（flow）是一种简洁且非常灵活的机制。Mule可以灵活使用流程图实现复杂的服务架构。通过使用流程图，可以通过在Mule流程图中合理的安排任意数量的元素来实现自动化集成处理或构造Mule消息处理解决方案。开发人员在流程图中自由的实现内容，可以轻松的创建出满足需求的解决方案。什么时候使用流程图Flow是Mule中最多样和有效的集成机制Flow适用于多种场合简单的集成任务
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2023-08-10 17:01:24
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Stream流式运算一、Stream的定义Java 8 是一个非常成功的版本，这个版本新增的Stream，配合同版本出现的 Lambda ，给我们操作集合(Collection)提供了极大的便利。那么什么是Stream？Stream将要处理的元素集合看作一种流，在流的过程中，借助Stream API对流中的元素进行操作，比如：筛选、排序、聚合等。二、对流的操作Stream可以由数组或集合创建，对流
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2023-08-21 23:02:02
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本篇文章用Spark Streaming ＋Hbase为列，Spark Streaming专为流式数据处理，对Spark核心API进行了相应的扩展。\\\\ 首先，什么是流式处理呢？数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集。流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理。流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析。Spark Streaming对Spark核心API进行了相应的扩展，支持高
文章目录概述2大数据流式计算关键技术2.1系统架构2.2 数据传输 概述流式计算和批量计算分别适用于不同的大数据应用场景:对于先存储后计算,实时性要求不高,同时,数据的准确性、全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更合适;对于无需先存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,流式计算具有明显优势.流式计算中,数据往往是最近一个时间窗口内的,因此数据延迟往往
流式计算架构对比
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现流式计算架构对比。首先，让我们来了解整个流程，并使用流程图进行展示。
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A[确定需求] --> B[选择合适的流式计算架构]
end
subgraph 流式计算架构对比
B --> C[收集和整理数据]
C --> D[选
001FlinkFlink简介处理无界和有界数据部署应用到任意地方运行任意规模应用利用内存性能Flink架构图 Flink简介SparkStreaming需要整合hbase/redis才灵活管理状态，会复杂
Flink是有状态的流
数据的输入
数据的处理
数据的输出
横线代表数据库，竖线代表消息系统（MQ）Apache Flink® — Stateful Computations over Da
在科技飞速发展的今天，每天都会产生大量新数据，例如银行交易记录，卫星飞行记录，网页点击信息，用户日志等。为了充分利用这些数据，我们需要对数据进行分析。在数据分析领域，很重要的一块内容是流式数据分析。流式数据，也即数据是实时到达的，无法一次性获得所有数据。通常情况下我们需要对其进行分批处理或者以滑动窗口的形式进行处理。分批处理也即每次处理的数据之间没有交集，此时需
背景 最近花了点时间研究了下分布式计算这一块的内容。领导给的第一个任务，就是学习下S4和GridGain。花了几天的时间把s4的源码看了下，把自己的理解和学习的内容做一个记录。 下一篇会是GridGain的分享学习s4的论文： S4: Distributed Stream Computing Platform s4的官网： http://s4.io/ s4
描述批处理数据和流式处理数据之间的差异数据处理就是通过某个过程将原始数据转换为有意义的信息。 根据数据引入系统的方式，可能需要在每个数据项到达时进行处理，也可能需要先缓冲原始数据，然后按组进行处理。 在数据到达时进行处理被称为流式处理。 对组中的数据进行缓冲，然后处理，称为批处理。了解批处理在批处理中，新到达的数据元素将被收集到一个组中。 然后，在将来的某个时间对整个组进行批处理。 处理每个组的确
1、字节流和字符流字节流是一个字节一个字节的形式读取字符流是两个字节两个字节的形式读取 FileInputStream FileOutputStream为例 如果wirte（256） 在read（）那么读取出来的是0，因为，256站九位，后八位都是0，wirte就是写入一个字节，那么他就写入的00000000，所以读取到的就是0。如果经过包装成Dataoutpstream，那么
《Designing Data-Intensive Applications》的核心部分都已经翻译完成了。此书是分布式系统架构必读书，出版于2017年，中文版目前还没有面世。我找了其中比较吸引我的那几章，阅读的同时，顺手翻译并记录了下来。这边是其中一章。当然前面也有几篇翻译加整理的文章，比如流量那几篇。流式处理的一些常用方法：Complex Event Processing ( CEP) : 更复
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2023-09-09 08:09:19
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目前业内比较知名的大数据流计算框架有Storm、Spark Streaming、Flink，接下来逐一看看它们的架构原理和使用方法。Storm其实大数据实时处理的需求很早就存在，那个时候主要使用MQ来实现大数据的实时处理，如果处理起来比较复杂，那么就需要很多个消息队列，将实现不同业务逻辑的生产者和消费者串起来。架构图如下： 图中的消息队列负责完成数据的流转；处理逻辑既是消费者也是生产者，也就是既消
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2023-09-17 15:31:57
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1、数据的时效性 日常工作中，我们一般会先把数据存储在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。那这里是先存储在表中，那就会涉及到时效性这个概念。如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。但是如果我们处理的是以天为级别，或者以小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。比如：对网站的实时监控，对异常日志
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2023-05-26 14:52:27
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