Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。 提供了基于RDDs的Dstream API，每个时间间隔内的数据为一个RDD，源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Apache ...
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2020-08-04 08:51:00
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Spark Streaming VS Structured StreamingSpark Streaming
原创
2023-06-01 15:44:07
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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
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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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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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在当今大数据时代，实时计算框架越来越受到重视。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，广泛应用于流处理实时计算。本文将详细讨论“Python流实时计算框架”的各个方面，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读。
## 备份策略
有效的备份策略是实时计算框架不可或缺的部分。我们设计了一个详细的周期计划，利用甘特图来显示备份任务的时间安排。
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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
# 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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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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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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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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你在用什么软件进行图像处理呢？厌倦了鼠标和手指的拖拖点点，想不想用程序和代码进行图像的高效处理，Python作为简单高效又很强大的一门编程语言，对于图像的处理自然也是轻松拿下，听起来是不是很酷很极客，那么就跟着我来看看吧！一、Python的强大图像处理库——Pillow工欲善其事必先利其器， Python的标准库中虽然没有直接支持图像处理操作的模块，但我们可以通过Python生态圈中的第三方库来完
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2024-02-03 02:43:48
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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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在之前的文章中，我们探讨了Python的基础知识、Web开发、并发编程、数据处理、机器学习、深度学习、自然语言处理以及大数据处理。本文将介绍如何结合Apache Kafka和PySpark进行实时数据处理与分析。我们将学习如何使用Kafka作为消息队列系统来收集实时数据，并利用PySpark Streaming对其进行处理。目录实时数据处理简介Apache Kafka 简介安装与环境配置使用 Ka
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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（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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# 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
# Java Flink实时流计算实现流程
## 1. 简介
Java Flink是一种开源的流式处理框架，可以实现实时流计算。本文将教会你如何使用Java Flink进行实时流计算。
## 2. 实现流程
下面是实现Java Flink实时流计算的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 引入Flink依赖 |
| 2 | 创建流执行环境 |
| 3 |
原创
2024-01-07 10:44:48
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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
所谓流程控制，就是代码按照特定的流程进行执行，对代码加以条件控制就是流程控制，流程控制包括：顺序结构、分支结构和循环结构。所有的编程语言中都有流程控制语句，Python也不例外，顺序结构就是代码正常执行的顺序，我们重点来说分支结构与循环结构。 其中分支结构包含单分支、双分支、多分支及巢状分支四种分支结构，分支结构主要以if语句为例，也就是所谓的判断语句。 单分支： 只有一个if语句；特点
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2023-11-07 15:42:25
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