流式计算 - Apache Heron专题本文主要介绍Apache Heron的诞生，相关概念，集群环境搭建，任务调度机制，packing algorithm的解析以及与流式计算生态环境中的其他组件（如，kafka）的集成等内容。以为大家学习和了解Heron这一新一代流式计算系统平台提供一些资料参考。文章内容主要来自于自己学习实践过程中的积累和总结。Apache Heron相关内容介绍Heron诞
一、引言在现代Web应用程序中，实时数据传输和实时通信变得越来越重要。为了实现这种实时通信，多种技术应运而生，如WebSocket、长轮询和Server-Sent Events（SSE）。在本文中，我们将重点探讨Server-Sent Events，一种基于HTTP的实时通信协议。二、技术背景Server-Sent Events（SSE）它提供了一种从服务器实时发送不断更新发送事件到客户端的技术。
第六章——实现服务器流式 gRPC服务器流式即客户端发送一个请求，服务器返回n个请求，客户端解析这n个请求6.1、将服务器流式 RPC 定义添加到 Protobuf创建文件——proto/filter_message.proto
syntax = "proto3";
option go_package="../pb;pb";
import "memory_message.proto";
me
客户端及与之交互的HDFS、namenode和datanode之间的数据流HDFS文件读取1.客户端调用FileSyste对象的open()方法在分布式文件系统中打开要读取的文件，对于HDFS来说，这个对象是DistributedFileSystem的一个实例2.DistributedFileSystem通过使用远程过程调用(RPC)来调用namenode，确定文件起始块的位置。对于每一个块，na
本文主要介绍了流式数据处理的使用场景、相关技术（flink），并从服务管理的角度，基于锋刃介绍了针对流式计算服务的服务目录设计及关键指标。主要面向的读者为希望了解流式计算、服务管理的朋友。1.流式计算的使用场景首先，当前业界已经有非常多数据处理的方式了，为什么还需要流式数据处理？要回答这个问题，我们先回顾一下传统的的数据处理架构。传统的数据处理架构是一种典型的以数据库为中心，适应存储事务性数据处理
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
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
Spark-Streaming数据处理的方式:流式（Streaming）数据处理，来一条处理一条批量（batch）数据处理，一次处理一批数据处理延迟的长短:实时数据处理：毫秒级别离线数据处理：小时or天级别Spark-core和Spark-SQL都是离线数据处理，Spark-Streaming是准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架。概述Spark Streaming 用于流式数据的处理
Kafka Streaming一、流计算定义二、Kafka Streams2.1 概述2.2 kafka streams的优点2.3 Topology实例1：实例2：三、窗口3.1 Hopping time window3.1 Tumbling time window3.1 Session window 一、流计算定义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
一, 读文件剖析Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(conf);FSDataInputStream in = fs.open(new Path(uri));客户端调用FileSystem的get()方法得到一个实例fs(即分布式文件系统DistributedFileSystem),然后fs调
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
1、gRPC流从其名称可以理解，流就是持续不断的传输。有一些业务场景请求或者响应的数据量比较大，不适合使用普通的RPC 调用通过一次请求-响应处理，一方面是考虑数据量大对请求响应时间的影响，另一方面业务场景的设计不一定需要一次性处理完所有数据，这时就可以使用流来分批次传输数据。HTTP/2中有两个概念，流（stream）与帧（frame），其中帧作为HTTP/2中通信的最小传输单位，通常一个请求或
1 概述java.util.stream.Stream 接口，表示能应用在一组元素上，一次执行的操作序列，也就是可以对一组数据进行连续的多次操作。Stream在使用的时候，需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类， List 或者 Set都可以，但是 Map 类型的集合不支持。Stream是对集合功能的增强，它提供了各种非常便利、高效的聚合操作，可以大批量数据操作
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2023-09-02 07:14:12
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学习内容流式计算 Stream，也就是流，也叫做流式计算。利用 Steam ，可以让 java 以声明性地迭代方式处理集合。元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Stream并不会存储元素，而是按需计算。流的来源可以是集合，数组 等。两大特征 Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化
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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一、流式布局（Liquid Layout）流式布局（Liquid）的特点（也叫"Fluid") 是页面元素的宽度按照屏幕分辨率进行适配调整，但整体布局不变。代表作栅栏系统（网格系统）。网页中主要的划分区域的尺寸使用百分数（搭配min-*、max-*属性使用），例如，设置网页主体的宽度为80%，min-width为960px。图片也作类似处理（width:100%, max-width一般设定为图片
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2023-07-25 16:59:22
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Spark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，⼀般先有全量数据集，然
基于C++的流式文件操作 fstream在C++中，有一个stream这个类，所有的I/O都以这个“流”类为基础的，包括我们要认识的文件I/O，stream这个类有两个重要的运算符：1、插入器(<<) 向流输出数据。 比如说系统有一个默认的标准输出流(cout)，一般情况下就是指的显示器，所以，cout<<“Write Stdout”<<’\n’;就表示把字符串
java流式传输对象 在for循环中向上或向下计数是最有效的迭代方式吗？ 有时答案既不可行。 阅读这篇文章，了解不同迭代品种的影响。 迭代性能 关于如何以高性能进行迭代有很多观点。 Java中的传统迭代方式是一个for循环，该循环从零开始，然后计数到一些预定义的数字： private static final int ITERATIONS = 10_000;
@Benchmark
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一、Stream介绍 stream是流式处理的一个关键的抽象，包括Stream，IntStream，LongStream 和 DoubleStream等等，首先我们来看一下类之间的关系最上层的接口是AutoCloseable接口，因为我们知道流式处理会涉及到一些资源，所以为了能够被正确的释放，这里通过AutoCloseable接口来处理，就是在我们使用try-with-resources声明的时
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2023-07-06 11:36:23
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