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
文章目录一、简介二、流处理架构三、Micro-Batch Architecture四、工作原理4.1 Streaming Context4.2 DStream4.3 Input DStreams & Receivers五、DStream 操作六、Spark Streaming 架构七、Key Points for InputStream八、Sources of Spark Streami
==是什么 == samza是一个分布式的流式数据处理框架（streaming processing），它是基于Kafka消息队列来实现类实时的流式数据处理的。(准确的说，samza是通过模块化的形式来使用kafka的，因此可以构架在其他消息队列框架上，但出发点和默认实现是基于kafka)了解Kafka : ==如何实现 == 作为一个分布式的消息队列系
基本概念流流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： （1）具备强一致性，即支持 exactly-once 语义 （2）提供丰富的时间工具，如事件时间、处理时间、窗口 （3）保证系统具有可弹性、伸缩性。 （4）同时保证高吞吐、低延迟与容错。 （5）支持高层语义，如流式关系型API（SQL）、复杂事件处理（CEP，Complex Event Processing）。时间在流式数据
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
背景本人还是比较喜欢java8 stream的流式处理数据，它的map、filter等操作都让我重新正视了java一眼，就好像你分手多年后偶然见到了变漂亮的前女友时的眼前一亮（我瞎说的，你别当真！！！）不过相处一段时间后发现，使用起来还是有些许疼痛（也有可能是我不会用），比如：无法连续简洁的.出来操作批量修改list里面的值有些困难所以结合使用场景，本人简单粗暴地开发了Distream，希望它可以
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2023-10-20 19:15:09
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流式数据处理是一种在Java中处理数据流的方法，它允许我们以连续的方式对数据进行操作和转换。对于刚入行的小白来说，掌握这个技术可以帮助他更好地理解和应用Java编程。在本文中，我将向他解释整个流程，并给出每一步需要做的事情和相应的代码示例。
流程概述
首先，我们来看一下整个流式数据处理的步骤。下表展示了这个过程中的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：1、无限数据
1、Flink的介绍 随着数据的飞速发展，出现了很多热门的开源社区，比如：hadoop、spark、storm社区，他们都有各自专注的适用场景，比如hadoop主要是做数据的存储及批处理计算，spark既可以做批处理也可以做准实时计算，同时也支持机器学习和图计算，storm主要专注于实时计算。
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2023-06-26 15:24:33
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Flink介绍、架构Flink简介统一的批处理与流处理系统Flink优势Flink数据流编程模型抽象层次程序和数据流并行数据流窗口时间状态管理Flink架构Flink集群任务和算子链TaskSlot和资源执行图 Flink简介Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户
目录一、Kafka Streams概述1）Kafka Streams是什么2）流式计算与批量计算区别3）Kafka Streams特点二、Kafka Streams流处理拓扑1）相关概念2）Kafka Streams中两种定义流处理的方法3）流处理中的三种时间4）KTable和KSteam5）窗口三、Kafka Streams原理与架构1）流分区和任务2）线程模型3）本地状态存储4）容错四、简单应
文章目录Stream特点Stream语法Stream创建Stream和paralleStream区别Stream对象方法使用中间操作filter（过滤）distinct（去重）sorted（排序）map（映射）重点flatMap（映射）重点结束操作forEach（遍历）reduce（归约）collect（搜集）通过Stream对List，Map操作和互转Map转ListList转Map案例Lis
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2023-08-17 16:58:47
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最近在重构公司的业务容器化平台，记录一块。关于容器日志的， kubernetes python API本身提供了日志流式数据，在以前的版本是不会输出新数据的，后续版本进行了改进。
原创
2018-12-12 10:56:35
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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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流式数据处理的计算模型
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2023-04-26 00:33:55
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# 使用Go语言实现流式数据处理框架的指南
在当今大数据时代，流式数据处理变得极为重要。Go语言因其高性能和并发模型，成为实现流式处理框架的理想选择。本文将介绍如何从零开始构建一个简单的流式数据处理框架。我们将通过以下几个步骤来实现这个框架：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
1、集合流的简介1.1 集合的流式编程的简介Stream是JDK1.8之后出现的新特性，也是JDK1.8新特性中最值得学习的两种特性之一。(另一个是Lambda表达式)。Stream是对集合操作的增强，流不是集合的元素，不是一种数据结构，不负责数据的存储。流更像是一个迭代器，可以单向的遍历一个集合中的每一个元素，并且不可循环(废话，单向还怎么循环)。1.2 为什么要使用集合的流式编程有些时候，对集
随着数据量越来越来，越来越被人们所应用，数据也越来越被重视，离线数据处理已经远远不能满足业务上的一些需求，而基于流的数据处理将成为整个数据架构的核心，本文主要基于Flink介绍一下流处理的架构以及在数据处理中所扮演的重要角色。本文首先介绍一下传统架构和流处理结构的异同之处：传统的数据处理架构是采用一个中心化的数据库系统，主要用于存储事务性数据，这些数据反映了当前的业务状态。需要新鲜的数据的应用程序
RocketMQ Connect 作为 RocketMQ 与其他系统间流式数据传输的重要工具，轻松将 RocketMQ 与其他存储技术进行集成，并实现低延迟流/批处理。
原创
精选
2022-12-16 10:50:58
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简介Strom是一个开源的分布式流式计算系统，用来处理流式的数据，被称作为流式的hadoop，在电信行业，可以用来做大流量预警、终端营销、访问竞争对手产品从而做挽留等业务。本文将从storm在hadoop生态圈中所处位置、storm中术语、storm平台搭建、storm应用程序构建等详细介绍storm。Strom在大数据生态圈中的位置上图可以看出，Storm处于HDFS之上，但是并不是说Storm
原创
2015-10-20 10:30:24
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