流计算是一种”事件触发”的计算模式,触发源就是上述的无界流式数据。一旦有新的流数据进入流计算,流计算立刻发起并进行一次计算任务,因此整个流计算是持续进行的计算。 3、流式(streaming)且实时的数据集成。流数据触发一次流计算的计算结果,可以被直接写入目的数据存储,例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表
批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing) 什么是流式计算?
1、实时分析:流式计算可以用于实时统计和分析,如网站访问量统计、股市实时分析等。 2、实时监控:流式计算可以用于实时监控系统,如物联网设备状态监控、网络安全威胁监控等。 3、实时决策:流式计算可以用于实时决策支持,如金融交易决策、广告投放决策等。 流式计算的发展和应用,正在深刻地影响和改变我们的生活和工作。
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...
因此,流式计算或流式数据处理被提出。其实流处理它最接近数据产生的自然规律,只不过过去我们没有流处理能力,只能做一些特殊的处理才能真正地使用流数据,比如将流数据攒成批量数据再处理,不然无法进行大规模的计算。使用流数据并不新鲜,新鲜的是我们有了新技术,从而可以大规模、灵活、自然和低成本地使用它们。流式处理...
实时流式计算 一般流式计算会与批量计算相比较 流式计算就相当于上图的右侧扶梯,是可以源源不断的产生数据,源源不断的接收数据,没有边界。 一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中,输入是持续的,可以认为在时间上是无界的,也就意味着,永远拿不到全量数据去做计算。同时,计算结果是持续输出的,也即...
一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后,如何利用数据呢?将采集的数据快速计算后反馈给客户,这便于流式计算。 流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。在电商“双11”节中,不断滚动的金额数据;在交通展示大通,不断增加的车辆数据,这些都是流式计算的应用场景。
流计算应用需求 处理引擎:低延迟、可扩展、高可靠 对于一个流计算系统来说,它应达到的需求: 高性能,海量式,实时性(*),分布式,易用性,可靠性 流计算特征 无界:数据记录在计算过程中不断地动态达到 乱序:record的原始顺序和在处理节点上的处理顺序可能不一致 ...
在大数据时代,流式计算越来越发挥着巨大的商业价值:业务分析人员能够更及时洞察数据,辅助做出更有效的决策;在万物互联场景中,对海量无限数据集的处理成了常态化,使用流式系统更能满足现代数据的商业模型;在数据到达时就处理数据,可以更均衡的负载计算负荷。 在开篇前我们先聊聊和流式计算有关的概念,让大家对流计算有...
今日头条采用了流式计算、在线存储和微服务架构等技术来支持其庞大的数据处理需求和高并发访问。1、流式计算：今日头条采用了 Apache Flink 和 Apache Kafka 等流处理引擎来处理大规模的实时数据。这些流处理引擎能够高效地处理海量数据并快速地生成实时的结果。使用流式计算可以让今日头条实时地对用户的行为和内容进行...