实时计算概述实时计算阿里云实时计算（Alibaba Cloud Realtime Compute）是一套基于Apache Flink构建的一站式、高性能实时大数据处理平台，广泛适应于流式数据处理、离线数据处理等场景，最重要的一点是免运维，可以为企业节省了大量的成本。产品模式阿里云的实时计算产品模式有Flink云原生版和独享模式。目前Flink云原生版支持部署于容器服务ACK提供的Kubernete
# 实时计算技术架构指南
在当今的数据驱动世界，实时计算的需求日益增加。实时计算是指能够快速处理和分析数据，以便即时获取洞见的能力。在这篇文章中，我将向您介绍如何构建一个实时计算技术架构，并提供详细的步骤和示例代码。
## 一、实现流程
以下是实现一个实时计算技术架构的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据
对互联网海量数据实时计算的理解1. 实时计算的概念实时响应计算结果，一般要求为秒级。个人理解，互联网行业的实时计算可以分为以下两种应用场景：1） 数据源是实时的不间断的，要求对用户的响应时间也是实时的。互联网流式数据处理。所谓流式数据是指将数据看作是数据流的形式来处理。数据流则是在时间分布和数量上无限的一系列数据记录的集合体；数据记录是数据流的最小组成单元。举个例子，对于大型
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2023-07-20 13:18:08
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传统数据基础架构 传统单体数据架构最大的特点便是集中式数据存储，大多数分为计算层和存储层。存储层，主要是负责存储企业各种系统产生的数据，如 Web 业务系统、订单系统、CRM 系统，ERP 系统、监控系统，数据比如系统的订单交易量，网站的活跃用户数，每个用户的交易额。 所有的操作均需要借助于同一套数据库实现。 单体架构初期效率很高，但是随着时间的推移，业务越来越多，上线迭代很快。 但随着后期业务越
实时计算的概念很难定义，每个人对这四个字的理解可能都不同。个人观点主要分为两块：数据的实时入库和数据的实时计算。数据实时入库的时候，一般都需要对原始数据做一定的处理再入库。能在这个步骤计算尽量在这里完成。 这个类似数据的预算后入库，然后提供直接读取服务。对用户的延时性上最好。然而有一些对数据的计算并不能通过预算解决全部问题，比如搜索。这篇主要讲实时计算的应用场景，技术架构、实现细节以后写。实时计
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2024-01-16 15:24:49
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Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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在实时流计算的江湖里，Flink 大有一统江湖的味道，其正处于如日中天的高光时刻。溯古论今，Flink 起源于德国柏林大学2010年的一个研究项目，2014年到 Apache 舞台露了个脸，2019年被阿里巴巴收购后开始走上人生巅峰，收获一众粉丝，名气越来越大，在实时流计算的地位越来越高，截止本文写作时间，最新版本为1.14.4，功能越来越多，操作越来越简单，生态越来越多样化。九层楼台，起于垒土，
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2024-05-21 23:33:03
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引言随着互联网和大数据技术的发展，实时计算框架也在推陈出新，向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架，总结了各框架的优缺点，希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览 Spark StreamingFlinkStorm项目时间2014年左右开始流行2016年左右开始流行2012年
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2023-07-18 22:27:00
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由于 Flink 支持事件时间、有状态的计算、可以灵活设置窗口等特点，收到业界的广泛追捧。我所在的公司并不是典型的互联网公司，而是偏传统的金融公司，我也想探索一下怎么能利用 Flink 这个好的工具来服务公司的业务，所以对 Flink 的应用场景做了一番尝试。下面我将探索的过程记录下来，一是分享下自己的经历，二是希望跟同行交流，还望轻拍。一、背景我公司业务场景跟市面上大部分 Flink 使用场景不
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2023-12-26 12:45:50
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spark笔记spark简介saprk 有六个核心组件：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructedStreaming、MLlib，GraphxSparkCore相当于Hadoop中的MapReduce，用于大规模离线批处理计算SparkSQL相当于Hive(稍微类似)，用于交互式计算注意：
1.交互式计算：用户界面中的查询条件进行过滤查询，然后交给Spar
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2023-07-18 13:43:53
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实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.将订单信息保存在数据库中.利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会到这样一些
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2023-08-25 16:22:55
26阅读
# Flink实时计算架构实现指南
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Flink实现实时计算架构。Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的功能和灵活的API，可以帮助我们实现实时数据处理和分析。
## 流程概述
下面是实现Flink实时计算架构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备环境和安装Flink |
| 步骤2 | 创
原创
2023-08-11 10:00:01
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计算树逻辑（Computation Tree Logic，简写CTL）个人理解：说到树，我联想到最多的就是数据结构里面的树，一个结点对应着多个分支结点，而这个计算树逻辑，和数据结构里面的树有些类似。我们可以把当前时间看作是根节点，下面的不同分支，都是未来某一时刻的可能性，比如我要去学校，我会经过出门这个根节点，但我可能会骑自行车或乘坐大巴这两种方式去学校，也就是两个不同的子节点，根据选择的不同方式
134.1 实时流计算介绍所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测，等等。在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（Tuple），如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不
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2024-09-05 14:20:02
52阅读
# Spark 实时计算大数据平台架构实现指南
## 引言
在大数据时代，实时计算已经成为了处理海量数据的重要手段之一。而Spark作为一款强大的开源计算框架，被广泛应用于处理大数据的场景中。本文将指导刚入行的小白如何实现“Spark 实时计算大数据平台架构”。
## 流程概述
下面是实现“Spark 实时计算大数据平台架构”的流程概述，通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-10-10 14:41:20
57阅读
国内在技术选型中考虑最多的三种。从延迟看：Storm和Flink原生支持流计算，对每条记录处理，毫秒级延迟，是真正的实时计算，对延迟要求较高的应用建议选择这两种。Spark Streaming的延迟是秒级。从容错看 ：Spark Streaming和Flink都支持最高的exactly-once容错级别，Storm会有记录重复计算的可能从吞吐量看从成熟度看： Storm最成熟，Spark
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2023-07-19 16:44:47
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实时计算与 离线计算–前世今生离线计算MapReduceGoogle的三篇论文开启了大数据处理的篇章，其中MapReduce被各大公司作为数据处理的主要方案。MapReduce的思想也是从早期的函数式编程语言中借鉴而来，推广到了分布式系统中，接触的东西多了，发现原来很多知识都是相通的。（很多初入IT行业的新人，面对不断出现的新技术往往会比较迷茫，到底该学哪一个呢，其实找到一个自己感兴趣的方向，并努
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2024-01-15 22:42:15
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Spark Streaming 实时计算框架一、实时计算概述1.1 什么是实时计算？1.2 常用的实时计算框架二、Spark Streaming2.1 Spark Streaming 介绍2.2 Spark Streaming 工作原理2.2 Spark Streaming 工作机制2.3 Spark Streaming 程序的基本步骤2.4 创建 StreamingContext 对象三、Sp
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2023-12-27 09:53:40
299阅读
1. import java.awt.BorderLayout;
2. import java.awt.Color;
3. import java.awt.GridLayout;
4. import java.awt.event.ActionEvent;
5. import java.awt.event.ActionListener;
6.
7. import javax
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2024-08-01 18:24:14
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1. Table API & SQL 实战运用案例说明功能说明通过socket读取数据源，进行单词的统计处理。实现流程初始化Table运行环境转换操作处理：1）以空格进行分割2）给每个单词计数累加13）根据单词进行分组处理4）求和统计5）输出打印数据执行任务FlinkTable API 方式实现StreamTableApiApplication，代码实现：//获取流处理的运行环境
Stre
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2023-08-18 16:50:03
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