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
# 实现Java流式计算框架
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个简单的Java流式计算框架。在本文中，我将通过一系列步骤和示例代码来指导你完成这个任务。
## 流程概述
在开始之前，我们需要先了解整个流程。下面的表格展示了实现Java流式计算框架的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-07 15:41:19
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大数据平台storm系列
原创
2018-04-12 16:46:10
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一、什么是Spark Streaming？特点在spark streaming这一块，还是使用scala语言比较好一点，因为Java好多api并没有提供，而scala语言把各个功能的模块的api进行封装好了。Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. spark str
1、概述1、KafKa是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，SparkStreaming、Flink通过消费Kafka的数据进行计算。Apache Kafka是一个开源流平台，使用Scala开发。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于 2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为
尽管java8已经出来很多年了，但很多java开发甚至资深java开发程序员对于java8的使用和新增的一些设计还处于很简单的基础使用阶段，对于一些新特性，只会讲一些大概，理解不够深。基于此，我决定也好好重新整理一份java8的一些基础使用以及原理。java8里面将代码传递给方法的功能(同时叶能够返回代码并包含在数据结构中)还让我们能够使用一套完整的编程新技巧，称为函数式编程。这种被函数界称为函数
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2023-08-18 22:56:49
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Flink及Storm、Spark主流流框架比较Flink作为近年新起的大数据流式处理框架，正逐渐被各大企业采用而变为主流。其常常被用来与Storm、Spark streaming和kafak streaming等同类数据处理框架作对比，经大致总结，各框架特性与性能对比如下表：框架StormSpark streamingKafka streamsFlink模型批处理微批处理流式处理流式处理保证处理
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
KisFlow是一个基于Golang的开源流式计算框架，具有高性能和可扩展性。下面是使用KisFlow流式计算框架的实战步骤：安装KisFlow框架：首先，您需要在本地或服务器上安装KisFlow框架。您可以通过以下方式安装KisFlow：go get github.com/ksarch-saas/kisflow创建一个KisFlow项目：使用KisFlow命令行工具创建一个新的KisFlow项目
1、 MapReduce计算框架简介Mapreduce 是hadoop项目中的分布式运算程序的编程框架，是用户开发"基于hadoop的数据分析应用"的核心框架，Mapreduce 程序本质上是并行运行的。分布式程序运行在大规模计算机集群上，可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得巨大的计算能力。谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce，Hadoop MapReduce是它的开源实现。
以上是一个简单的KisFlow流式计算框架的实战示例。您可以根据自己的需求和业务逻辑扩展和定制KisFlow项目。详细的文档和示例代码可以在Kis
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
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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一、大数据技术划分 二、流式计算历史演进 目前主流的流式计算框架有Storm/Jstorm、Spark Streaming、Flink/Blink三种。 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。在Storm中，需要先设计一个实时计算结构，我们称之为拓扑
Flink (一)基本架构1、什么是Flink？Flink有什么优势？Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架Flink的优势：同时支持高吞吐、低延迟、高性能支持事件事件概念目前大多数框架窗口计算采用的都是系统时间（Process Time），也是事件传输到计算框架处理时，系统主机的当前时间。Flink能够支持基于事件时间（Event Ti
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2023-07-23 21:48:48
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1 流流（streaming）是一种为无界数据集设计的数据处理引擎，这种引擎具备以下特征：具备强一致性，即支持exactly-once语义。提供丰富的时间工具，如事件时间、处理时间、窗口等。保证系统具有可弹性、伸缩性。同时保证高吞吐、低延迟与容错。支持高级语义，如流式关系型API（SQL）、复杂事件处理（CEP）2 时间在无界数据处理中，主要有两类时间概念：事件时间（Event Time）：事件实
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2023-06-26 15:24:45
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朋友们，我是种框架：Storm、Spark和Flink我们知道，大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其...
原创
2022-08-12 17:20:59
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Storm是一个分布式的、高容错的实时计算系统。Storm适用的场景： Storm可以用来用来处理源源不断的消息，并将处理之后的结果保存到持久化介质中。 由于Storm的处理组件都是分布式的，而且处理延迟都极低，所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用。(实时计算？) Storm集
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2019-05-21 18:04:00
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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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大数据计算框架——Flink什么是Flink为什么选择Flink（优点、特性）同时支持高吞吐、低延迟、高性能支持事件时间（Event Time）概念支持有状态计算支持高度灵活的窗口（windows）操作基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错基于JVM实现独立的内存管理Save Points（保存点）Save Points（保存点）的应用配置文件配置：手动指定路径：停止任务与指定Sav
