http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/41378.pdf   为什么要做MillWheel? 因为当前的其他的流式系统,无法同时满足 fault tolerance, versatility, and scalability 的需求. Spark Streaming [34] and Sonora [32] do excellent jobs of efficient c…

转自:https://wso2.com/library/articles/2018/02/stream-processing-101-from-sql-to-streaming-sql-in-ten-minutes/ We have entered an era where competitive advantage comes from analyzing, understanding, and responding to an organization’s data. When doing…

http://engineering.linkedin.com/data-streams/apache-samza-linkedins-real-time-stream-processing-framework http://samza.incubator.apache.org/ 前两年一直在使用Kafka, 虽说Kafka一直说可用于online分析, 但是实际在使用的时候会发现问题很多, 比如deploy, 调度, failover等, 我们也做了一些相应的工作 Samza算是把这个补全了,…

This article is from blog of Amazon CTO Werner Vogels. -------------------- Today is a very exciting day as we release Amazon DynamoDB, a fast, highly reliable and cost-effective NoSQL database service designed for internet scale applications. Dynamo…

January 25, 2019Use Cases, Apache Flink The Big Data Team at Tencent     In recent years, the increasing need for timeliness, together with advances in software and hardware technologies, drive the emergence of real-time stream processing. Real-time…

转自:https://blog.minio.io/stream-processing-with-apache-flink-and-minio-10da85590787 Modern technology trends like Machine Learning, Deep Learning, Artificial intelligence, and IoT have pushed the need for a reliable, scaleable storage platform that i…

原文:https://iwringer.wordpress.com/2015/08/03/patterns-for-streaming-realtime-analytics/ Introduction More and more use cases, we want to react to data faster, rather than storing them in a disk and periodically processing and acting on the data. This…

不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Kafka for Stream Processing kafka的流处理 It isn't enough to just read, write, and store streams of data, the purpose is to enable real-time processing of streams. 仅仅读,写和存储是不够的,kafka的目标是实时的流处理. In…

https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2012/EECS-2012-259.pdf Discretized Streams: A Fault-Tolerant Model for Scalable Stream Processing Matei Zaharia, Tathagata Das, Haoyuan Li, Timothy Hunter, Scott Shenker, Ion Stoica University of Californi…

Introduction This chapter will present an implementation recipe for an enterprise log storage and a search and analysis solution based on the Storm processor. Log data processing isn't necessarily a problem that needs solving again; it is, however, a…

服务在通常项目中总是要用到的C#的webservice.wcf,还有第三方的,比如java服务.一般来说调用都不会有什么问题,因为服务的标准都是一样的.要注意的就是:1.参数个数匹配:2.参数类型和返回类型匹配.本人在刚开始使用java服务时总是会遇到一个问题,就是:返回Fault occurred while processing异常.使用也完全是按照调用C#服务一样,但是也报异常. 对于这个异常,要注意两点:1.参数是否都赋值了.可为null的就无所谓了,其他的一定要赋值.而且,你会发现C#…

从总体上看:akka-stream是由数据源头Source,流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件(stream components)组成的.这其中:Source和Sink是stream的两个独立端点,而Flow处于stream Source和Sink中间可能由多个通道式的节点组成,每个节点代表某些数据流元素转化处理功能,它们的链接顺序则可能代表整体作业的流程.一个完整的数据流(可运行数据流)必须是一个闭合的数据流,即:从外表上看,数据流两头必须连接一个Source和一个Sin…

这两天在Qtcreator上编译程序的时候莫名其妙的出现了FTH: (7156): *** Fault tolerant heap shim applied to current process. This is usually due to previous crashes. ***的问题,清除掉所有的文件,重新qmake和构建都不能解决这个问题. 有人说修改注册表中HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\FTH\Enabled的值为0,然而并没有什么用处.…

不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Stream Processing 流处理 Many users of Kafka process data in processing pipelines consisting of multiple stages, where raw input data is consumed from Kafka topics and then aggregated, enriched,…

Where did we come from? With the 0.9.0-milestone1 release, Apache Flink added an API to process relational data with SQL-like expressions called the Table API. The central concept of this API is a Table, a structured data set or stream on which relat…

要想容错,该怎么办? 父actor首先要获知子actor的失败状态,然后确定该怎么办, “怎么办”这回事叫做“supervisorStrategy".   // Restart the storage child when StorageException is thrown.   // After 3 restarts within 5 seconds it will be stopped.   override val supervisorStrategy = OneForOneStrate…

这是Facebook在FlinkForward2021上的一个talk, 主题如下 在前面的论文中分析了Facebook的实时计算引擎的设计和选型的考量,里面提到了Facebook的实时计算引擎为了满足易用性和性能不同维度的需求,研发了多套实时计算系统如Puma``Stylus``Swift分别使用SQL,C++,Swift来进行研发.但是多套引擎也带来了很多问题,可选择的引擎太多,不同的引擎的功能重叠,对用户和对于引擎维度都有很大的成本.为了能让用户获得一致性的体验,其内部选择将多套引擎整合成…

Higher order Array functions such as filter, map and reduce are great for functional programming, but they can incur performance problems. var ary = [1,2,3,4,5,6]; var res = ary.filter(function(x, i, arr){ console.log("filter: " + x); console.lo…

这个问题偶尔碰到两次,现在又遇上了,解决办法如下: 打开注册表,设置HKLM\Software\Microsoft\FTH\Enabled 为0 打开CMD,运行Rundll32.exe fthsvc.dll,FthSysprepSpecialize 参考http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd744764…

及时的流处理 介绍 及时流处理是有状态流处理的一种扩展,其中时间在计算中起着一定的作用.其中,当你做时间序列分析时,当做基于某些时间段(通常称为窗口)的聚合时,或者当你做事件处理时,事件发生的时间很重要时,都是这种情况. 在下面的章节中,我们将着重介绍一些您在使用及时Flink应用时应该考虑的主题. 时间概念:事件时间和处理时间 当在流程序中提到时间时(例如定义窗口),可以提到不同的时间概念. - 处理时间.处理时间指的是正在执行相应操作的机器的系统时间.
当流程序在处理时间上运行时,所有基于时…

有状态的流处理 什么是状态? 虽然数据流中的许多操作一次只看一个单独的事件(例如事件解析器),但有些操作会记住多个事件的信息(例如窗口操作符).这些操作被称为有状态操作.一些有状态操作的例子. - 当一个应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储到目前为止遇到的事件序列. - 当按分钟/小时/天聚合事件时,状态会保存待聚合的事件. - 当在数据点流上训练机器学习模型时,状态会保存模型参数的当前版本. - 当需要管理历史数据时,状态可以有效访问过去发生的事件.Flink需要了解状态,以便使用检查点和保…

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks…

https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welco…

前言 之前也分享了不少自己的文章,但是对于 Flink 来说,还是有不少新入门的朋友,这里给大家分享点 Flink 相关的资料(国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper),期望可以帮你更好的理解 Flink. 书籍 1.<Introduction to Apache Flink book> 这本书比较薄,简单介绍了 Flink,也有中文版,读完可以对 Flink 有个大概的了解. 2.<Learning Apache Flink> 这本书还是讲的比较多的 API 使用,不仅有…

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品…

十分钟了解分布式计算:Google Dataflow 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的…

近日学习Pulsar文档时,注意到Pulsar提到其提供的是effectively-once语义,而不是其它流计算引擎announce的exactly-once语义,并引用了Exactly once is NOT exactly the same这篇文章加以注明.此处就将这篇观点很有意思的文章尝试翻译如下: Exactly once is NOT exactly the same 分布式事件流处理正逐渐成为大数据领域中一个热门话题.著名的流处理引擎(Streaming Processing En…

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 本文主要翻译自Storm官方文档Guaranteeing message processing,但我觉得官方文档写的有些随意,啰嗦,所以做了一些修改,里面的配图自己重新画了,能够更加贴切的表达意思. 内容简介 Storm可以保证从Spout发出的每个消息都能被完全处理.Storm的可靠性机制是完全分布式的(distributed),可伸缩的(scalable),容错的…

转自:https://iwringer.wordpress.com/2012/05/18/how-to-scale-complex-event-processing-cep-systems/ What is CEP? Complex event processing (CEP) systems query events on the fly without storing them. For an introduction and definition of CEP, please refer…

BACKGROUND The present invention relates to video processing systems. Advances in imaging technology have led to high resolution cameras for personal use as well as professional use. Personal uses include digital cameras and camcorders that can captu…