CEP,Complex event processing Wiki定义 "Complex event processing, or CEP, is event processing that combines data from multiple sources[2] to infer events or patterns that suggest more complicated circumstances. The goal of complex event processing is to…

前面介绍了批量处理的WorkCount是如何执行的 <从flink-example分析flink组件(1)WordCount batch实战及源码分析> <从flink-example分析flink组件(2)WordCount batch实战及源码分析----flink如何在本地执行的?> 这篇从WordCount的流式处理开始 /** * Implements the "WordCount" program that computes a simple wor…

「从小白到架构师」系列努力以浅显易懂.图文并茂的方式向各位读者朋友介绍 WEB 服务端从单体架构到今天的大型分布式系统.微服务架构的演进历程.读了三篇万字长文之后各位想必已经累了(主要是我写累了), 今天我们回来看看小明和他的「淘金网」的故事. 「淘金网」里有一个页面叫「关注页」,关注页的逻辑十分常见就是将用户关注的创作者发表的文章聚合在一起,按时间倒序排列即可. 这种产品形态在业内一般被叫做 Feed 流,Feed 流产品在我们手机APP中几乎无处不在,比如微信朋友圈.新浪微博.今日头条等.只…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

关于限流 常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法,guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法,也就是以固定的频率向桶中放入令牌,例如一秒钟10枚令牌,实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌,只有取到令牌的请求才会被成功响应,获取的方式有两种:阻塞等待令牌或者取不到立即返回失败,下图来自网上: 本次实战,我们用的是guava的RateLimiter,场景是spring mvc在处理请求时候,从桶中申请令牌,申请到了就成功响应,申请不到时直接返回失败: 源码下载 对于的源码可以在我的gi…

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

1.1.课程的背景 Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop. 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理…

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题. 一句话:flink是etl的工具. flink的层次结构: 其中, windows下flink示例程序的执行 简单介绍了一…

​当我第一次在项目代码中看到Stream流的时候,心里不由得骂了一句"傻X"炫什么技.当我开始尝试在代码中使用Stream时,不由得感叹真香. 记得以前有朋友聊天说,他在代码中用了Lambda表达式结果CodeReview的时候老大让它改了.我在"第三章 Stream流"写了,"简洁的后果就是,代码变得不那么好读,其实并不是代码的可读性降低了,而只是代码不是按照你的习惯去写的".人们不愿意去改变,因为改变似乎会给他带来风险,会让他在未知的领域不知…

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:…

Storm与Spark:谁才是我们的实时处理利器 ——实时商务智能目前已经逐步迈入主流,而Storm与Spark开源项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用.那么问题来了:实时处理到底哪家强? 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.…

大会召开前期,特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程,并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望: 追本溯源,悉大数据六大技术变迁 伴随着大数据技术大会的发展,我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来,也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变: 1. 计算资源的分布化——从网格计算到云计算. 回顾历届BDTC大会,我们不难发现,自2009年,资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变.而时至今日,云计算已成为大数据资源保障的不二平台. 2…

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,…

简介 / Summary 2014年微软组织并成立.NET基金会,微软在成为主要的开源参与者的道路上又前进了一步.2014年以来已经有众多知名公司加入.NET基金会,微软,Google,AWS三大云厂商已经齐聚.NET基金会,在平台项目中,.NET平台上的ARM 架构由三星团队贡献,在.NET Core 3.1上得到了完整支持,.NET 5上面得到进一步的优化,国内的龙芯团队正在开发MIPS架构的支持,即将正式发布.NET Core 3.1 For MIPS.为了将.NET基金会变成一个更加多样…

Apache Ignite初步认识 今年4月开始倒腾openfire,过程中经历了许多,更学到了许多.特别是在集群方面有了很多的认识,真正开始认识到集群的概念及应用方法. 在openfire中使用的集群解决方案是代理+分布式内存.所谓代理便是通过一个入口转发请求到多个服务实例.而分布式内存就是解决服务实例间数据共享问题.通过这两步就可以搭建出一套水平扩展的集群系统. openfire使用的分布式内存计算框架是hazelcast,并不了解它,大概只知道它是分布式网格内存计算框架.听许多openfi…

原文地址 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物(早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面).然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨,我却发现很多企业实际上尚未就此规划出明确发展思路.甚至没能真正意识到其中蕴含的巨大效益. 为什么会这样?一大原因在于目前市场上的实时商务智能与分析工具仍然非常有限.传统数据仓库环境针对的主要是批量处理流程,这类方案要么延迟极高.要么成本惊人--当然,也可能二者兼具. 然而已经有多款强大而且易于使用的开源平台开始兴起,欲彻底扭转目前的不利局面.其中…

Strom介绍 Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,最早开源于github,从0.9.1版本之后,归于Apache社区,被业界称为实时版Hadoop.随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等,大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. Storm的核心组件 Nimbus:即Storm的Master,负…

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Ignite是什么 Apache Ignite内存数据组织是高性能的.集成化的以及分布式的内存平台,他可以实时地在大数据集中执行事务和计算,和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比,性能有数量级的提升.        地址:  https://ignite.apache.org/   特性一览 可以将Ignite视为一个独立的.易于集成的内存组件的集合,目的是改进应用程序的性能和可扩展性,部分组件包括: 高级的集群化 数据网格(JCache) 流计算和CEP 计算网格 服务网格 Ignite文件系统…

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1.基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口. Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层.Runtime核心层以及物理部署层 ​ API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复…

Apache Ignite内存数据组织是高性能的.集成化的以及分布式的内存平台,他可以实时地在大数据集中执行事务和计算,和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比,性能有数量级的提升. 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度,因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率.Apache Ignite允许用户将常用的热数据储存在内存中,它支持分片和复制两种方式,让开发者可以均匀地将数据分布式到整个集群的主机上.同时,Ignite还支撑任何底层存储平台,不管是RDBMS.NoSQL,又或是HDFS. 在…

一篇了解大数据架构及Hadoop生态圈 阅读建议,有一定基础的阅读顺序为1,2,3,4节,没有基础的阅读顺序为2,3,4,1节. 第一节 集群规划 大数据集群规划(以CDH集群为例),参考链接: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/cm_ig_host_allocations.html https://blog.csdn.net/xuefenxi/article/details/81563033 Clou…

作为实时计算领域的佼佼者,Flink 的基本组件同样值得我们仔细研究. Flink 同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合的同时,也为上层用户构建 Flink 应用提供了丰富且友好的接口. Flink 分层架构,从上到下依次是:API & Libraries 层.Runtime 核心层 和 物理部署层 API & Libraries 层 作为分布式数据处理框架,Flink 同时提供了支撑流计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的 CEP (复杂事…

storm简介 Storm是一个分布式实时流式计算平台,支持水平扩展,通过追加机器就能提供并发数进而提高处理能力:同时具备自动容错机制,能自动处理进程.机器.网络等异常. 它可以很方便地对流式数据进行实时处理和分析,能运用在实时分析.在线数据挖掘.持续计算以及分布式 RPC 等场景下.Storm 的实时性可以使得数据从收集到处理展示在秒级别内完成,从而为业务方决策提供实时的数据支持. storm vs spark streaming storm适用场景 需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使…

概述 最近,Amazon新推出了完全托管的时间序列数据库Timestream,可见,各大厂商对未来时间序列数据库的重视与日俱增.阿里云TSDB是阿里巴巴集团数据库事业部研发的一款高性能分布式时序时空数据库,在即将过去的2018年,我们对TSDB进行了多次的系统架构改进,引入了倒排索引.无限时间线支持.时序数据高压缩比算法.内存缓存.数据预处理.分布式并行聚合.GPU加速等多项核心技术,并且引入了新的计算引擎层和分布式SQL层,使得引擎核心能力有了质的提升,也基本上统一了集团内部的监控存储业务.2…

通过本书的前七章,我们了解了Lambda和Stream API的强大威力. 你可能主要在新项目的代码中使用这些特性.如果你创建的是全新的Java项目,这是极好的时机,你可以轻装上阵,迅速地将新特性应用到项目中.然而不幸的是,大多数情况下你没有机会从头开始一个全新的项目.很多时候,你不得不面对的是用老版Java接口编写的遗留代码. 这些就是本章要讨论的内容.我们会介绍几种方法,帮助你重构代码,以适配使用Lambda表达式,让你维护的代码具备更好的可读性和灵活性. 除此之外,我们还会讨论目前比较流行…

Sentinel 是什么? 随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要.Sentinel 以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不可用应用等. 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能.您可以在控制台中看到接入应用的…

提到格里芬-Griffin,大家想到更多的是篮球明星或者战队名,但在大数据领域Apache Griffin(以下简称Griffin)可是数据质量领域响当当的一哥.先说一句:Griffin是大数据质量监控领域唯一的Apache项目,懂了吧. ​ 在不重视数据质量的大数据发展时期,Griffin并不能引起重视,但是随着数据治理在很多企业的全面开展与落地,数据质量的问题开始引起重视. ​ 还是那句话,商用版的解决方案暂时不在本文的讨论范围内,目前大数据流动公众号对于数据治理工具的研究还是在开源方向,希…

本文根据Apache Flink 实战&进阶篇系列直播课程整理而成,由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享.通过一些简单的实际例子,从概念原理,到如何使用,再到功能的扩展,希望能够给打算使用或者已经使用的同学一些帮助. 主要的内容分为如下三个部分: Flink CEP概念以及使用场景. 如何使用Flink CEP. 如何扩展Flink CEP. Flink CEP 概念以及使用场景 什么是 CEP CEP的意思是复杂事件处理,例如:起床-->洗漱-->吃饭-->上班等一系列串联…