最近要做一个实时查询系统,初步协商后系统的框架 1.流式计算:数据都给spark 计算后放回HBase 2.查询:查询采用HBase+Solr/ES…

来源Spark官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#programming-model 编程模型 结构化流中的核心概念就是将活动数据流当作一个会不断增长的表.这是一个新的流处理模型,但是与批处理模型很相似.你在做流式计算就像是标准针对静态表的批查询,Spark会在一个无限输入的表上进行增量查询.我们来从更多详细内容来理解这个模型. 基本概念 将输入的数据流理解为"写…

日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了,一个能满足业务需求.运维成本低.稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的.然而这时理想中的日志收集系统,现实往往不是这样的...本篇的主要内容是:首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传:介绍新的实时日志收集系统架构:用go语言实现.澄清一下,并不是用go语言实现全部,比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧... logagent所有代码已上传到github:https://github.com/zingp/logage…

通常使用Spark的流式框架如Spark Streaming,做无状态的流式计算是非常方便的,仅需处理每个批次时间间隔内的数据即可,不需要关注之前的数据,这是建立在业务需求对批次之间的数据没有联系的基础之上的. 但如果我们要跨批次做一些数据统计,比如batch是3秒,但要统计每1分钟的用户行为,那么就要在整个流式链条中维护一个状态来保存近1分钟的用户行为. 那么如果维护这样一个状态呢?一般情况下,主要通过以下几种方式: 1. spark内置算子:updateStateByKey.mapWithS…

如何让小屏幕设备上所有列不堆叠在一起,使用针对超小屏幕和中等屏幕设备所定义的类就可以做到,即 .col-xs-* 和 .col-md-*.举例: <!-- Stack the columns on mobile by making one full-width and the other half-width --> <div class="row"> <div class="col-xs-12 col-md-8">.col-xs…

'''需求:1 程序启动后,给用户提供查询接口,允许用户重复查股票行情信息(用到循环)2 允许用户通过模糊查询股票名,比如输入“啤酒”, 就把所有股票名称中包含“啤酒”的信息打印出来3 允许按股票价格.涨跌幅.换手率这几列来筛选信息,比如输入“价格>50”则把价格大于50的股票都打印,输入“市盈率<50“,则把市盈率小于50的股票都打印,不用判断等于.''' # 1.加载文件到内存,以字典储存stock_datas = {} # 保存所有股票信息 with open('stock_data.t…

0. 背景 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间…

一.Hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据.HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以…

基本概念 流式查询指的是查询成功后不是返回一个集合而是返回一个迭代器,应用每次从迭代器取一条查询结果.流式查询的好处是能够降低内存使用. 如果没有流式查询,我们想要从数据库取 1000 万条记录而又没有足够的内存时,就不得不分页查询,而分页查询效率取决于表设计,如果设计的不好,就无法执行高效的分页查询.因此流式查询是一个数据库访问框架必须具备的功能. 流式查询的过程当中,数据库连接是保持打开状态的,因此要注意的是:执行一个流式查询后,数据库访问框架就不负责关闭数据库连接了,需要应用在取完数据后自…

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy…