目前常用的流式实时计算引擎分为两类:面向行和面向微批处理,其中面向行的流式实时计算引擎的代表是ApacheStorm,典型特点是延迟低,但吞吐率也低。而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是SparkStreaming,其典型特点是延迟高,但吞吐率也高。 主流的流式数据线分四个阶段: 1、数据采集:负责从不同数据源上实时采集数...
KSQL是Apache Kafka的流式SQL引擎,简化实时数据处理,支持流式ETL、实时监控、异常检测等场景。其架构基于Streams API,具备分布式、可扩展特性,通过SQL语法实现数据转换与分析,适用于物联网、金融风控等领域,提升数据处理效率与实时性。
一、功能介绍我们知道Paimon从表类型上来说主要分为主键表和非主键表，其中主键表中又包含多种合并引擎...
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AntDB新一代流式处理引擎 如果说超融合框架是数据库的基本架构，并不去解决某类特定场景问题的话。AntDB 推出的AntDB-S流式数据引擎，则彻底颠覆了实时计算应用的设计与开发模式。流式业务开发难度大、成本高的问题，影响了流式计算在实际生产中的快速推广落地。对于开发者来说，不论是Apache Storm、Spark Streaming、...
简介: 【大数据计算引擎】流式计算引擎Flink Flink 1.Flink核心概念简介 1.1.什么是Flink Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。 官网:https://flink.apache.org/zh/flink-architecture.html 有谁再用? Apache Flink 为全球许多公司和企业的关键业务提供支持。
每个Operator以流式线的方式，从输入获得时间线batch, 经过处理再输出时间线batch, 不用存储输入的时间线batch，从而降低对内存的要求。只有当Operator的语义要求必须将输入materialize，才进行这样的操作（参见下面提到的聚合算子的不同实现）。3.2.3. 区分不同查询场景，采用不同聚合算子分别优化 HiTSDB原来的聚合引擎...
流式处理引擎 kafka 流式处理框架 前言 在很多实时数据处理的场景中,都需要用到流式处理(Stream Process)框架,Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming(Spark 2.0出现),先阐述流式处理框架,之后介绍Spark Streaming框架使用。
简介:Flink是目前流行的分布式流式处理引擎,是Apache的顶级项目。Flink支持高吞吐、低延迟、高性能、Exactly-Once语义等特性,同时其基于"批是特殊的流"的理念,既实现了流式处理计算,又实现了批处理计算,达到了真正意义上的批流统一。 一、什么是Flink?
LF EdgeeKuiper是适合部署于资源受限的边缘端的超轻量物联网边缘数据流式分析引擎,可通过 source 和 sink 连接 MQTT、HTTP 等各种通信协议的外部系统。eKuiper 支持配置 source/sink 的传输数据的编解码格式,目前可支持 JSON、ProtoBuf 和 Binary 格式。