https://blog.csdn.net/canot/article/details/52957262

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

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中,先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节点(master node)分发代码,将任务分配给工作节点(worker node)执行.一个拓扑中包括spout和bolt两种角色,其中spout发送消息,负责将数据流以tuple元组的形式发送出去:而bolt

在如今这个信息高速增长的今天,信息实时计算处理能力已经是一项专业技能了,正是因为有了这些需求的存在才使得分布式,同时具备高容错的实时计算系统Storm才变得如此受欢迎,为什么这么说呢?下面看看新霸哥的介绍. 优点之一:高可靠性 对Storm有了解的朋友可能会知道spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,可以形象的理解为一棵消息树,其中spout发出的消息可以非常形象的比喻为树根,Storm会跟踪这棵消息树的处理情况,只有当这棵消息树中的所有消息都被处理了,Storm才会认为spout

java8的流式处理极大了简化我们对于集合.数组等结构的操作,让我们可以以函数式的思想去操作,本篇文章将探讨java8的流式数据处理的基本使用. 一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现. 比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens 

Apache Flink是一个分布式流式和批量数据处理的开源平台. Flink的核心是一个流式数据流动引擎,它为数据流上面的分布式计算提供数据分发.通讯.容错.Flink包括几个使用 Flink引擎创建应用程序的编程接口: 1. DataStream API  集成在Java和Scala中中的流数据格式: 2.DataSet API 集成在JAVA.Scala.Python中的静态数据: 3. Table API 在JAVA.Scala中使用的类SQL的表达式: Flink 也包含为特定用户场景

一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<>(); for (final Integer num : nums) { if (num % 2 ==

转自:https://www.cnblogs.com/shenlanzhizun/p/6027042.html 一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<

原文链接:Spark Streaming:大规模流式数据处理的新贵 摘要:Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵,将流式计算分解成一系列短小的批处理作业.本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型,并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析,给出了具体的应用场景及优化方案. 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处

转自:http://www.csdn.net/article/2014-01-28/2818282-Spark-Streaming-big-data 提到Spark Streaming,我们不得不说一下BDAS(Berkeley Data Analytics Stack),这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈.从它的视角来看,目前的大数据处理可以分为如以下三个类型. 复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间. 基于历史数据的交互式

流式数据处理在百度数据工厂的应用与实践 原创: 李俊卿 AI前线 今天

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

转自:http://www.mzone.cc/article/198.html 最近在用applet写文件上传控件的时候发现使用URLConnection来对服务器进行流式输出时的一些问题.我们通常要对服务器上的某个地址进行写流操作,那么我们一般的做法就是: URLConnection con = new URL("/test.do").openConnection(); con.setDoOutput(true); // 允许输出流,默认是false 这样我们就获取一个到/test.

Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon

一 前言 看了一下,距离上一篇博客的发表已经过去了4个月,时间过得好快啊.本篇博客是JDFS系列的第三篇博客,JDFS的目的是为了实现一个分布式的文件管理系统,前两篇实现了基本的上传.下载功能,但是那还不能算作分布式文件管理.本篇博客将在前两篇的基础上增加一系列分布式的功能,比如流式云存储,就是客户端把本地的文件切分成若干片后,以冗余的方式存储到分布式数据结点上:所谓的流式传递读者可以在网上搜索一下HDFS的流式传递,基本上就是那个意思,正文中会详细介绍这个,此处不再赘述.除了分布式存储外,当然

转载自http://www.cnblogs.com/langtianya/p/5199529.html 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去

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.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

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