流计算的数据流可以概括为三个步骤：数据输入，数据转换，数据输出。我们通过一个简单的案例 WordCount 来解释流计算的技术要点。看右边这个图，数据输入是实时产生的语句流，我们希望能够按照时间窗口统计每个单词出现的次数，按时间输出统计结果。我们基于流计算引擎，只需要写少量的代码，比如左下角的图，即可完成任务。
RStreams 完全是基于 RocketMQ 的流存储能力来实现数据流,面向用户的输入、输出分别对应 Source Topic 和 Sink Topic,而中间件的计算过程要基于 State Topic(即 CompactTopic)来维护流计算的中间状态,在计算过程可能还需要进行数据交换,比如按照单词统计词频中会用到 KeyBy 算子,RStreams 是基于 Shuffle topic 来实现...
第三部分,我们将学习 RocketMQ 的流数据库 RSQLDB,通过流存储和流计算的深度结合,看它如何进一步降低流处理使用门槛。 3. 流处理场景 我们先来了解一下什么是流处理。流处理过程包括流数据摄入、流数据存储和流计算。 第一个概念是流数据,他是相对于批量数据、离线数据来说的。它的特点是数据是源源不断的产生...
近年来,实时数据库和流数据库成为了数据库领域两个备受瞩目的类别。实时数据库方面,Apache Druid、Apache Pinot、Apache Doris和ClickHouse都是近期崭露头角的优秀产品;流数据库方面,KsqlDB、RisingWave和Materialize也是近年来涌现出来的代表系统。作为数据库领域的实践者,我经常听到有关实时数据库和流数据库异同的讨论...
因此,您需要选择一个可以在几秒钟内提取、转换和加载数百万条记录的流式数据库。流数据平台的关键性能指标 (KPI) 是事件速率、吞吐量(事件速率乘以事件大小)、延迟、可靠性和主题数量(对于发布-订阅体系结构)。有时与基于 JVM 的系统相比,使用 Rust 等低级编程语言设计的平台可以非常快。 安全: 考虑平台的安全...
典型流处理场景 无论什么具体的用例,流处理系统通常被应用在以下两个场景中:数据接入与数据分析。 数据接入:将OLTP数据库与消息队列中的数据做join操作之后插入到数据仓库与数据湖中。 数据接入(data ingestion)。所谓数据接入,就是将数据从一个(或多个)数据系统经过一定计算之后插入到另一个(或多个)数据系统中。
导读RisingWave是来自RisingWave Labs公司的一款开源的分布式SQL流数据库(Streaming Database)。它以SQL为接口,允许用户定义表、物化视图(materialized view)等,从而快速地构建流计算任务。本文将介绍RisingWave在流计算方面的一些思考和设计,希望为大家的基础选型或者系统演进提供帮助。
消息中间件作为企业信息系统的核心技术组件,其发展和应用已经走过了三十多年的历史。随着物联网(IoT)、云计算和云原生技术的兴起,消息中间件的角色愈发重要。本文将深入探讨RocketMQ 5.0版本中的流数据库RSQLDB,以及其如何实现一体化流处理,进一步降低流处理的使用门槛,提升企业数字化业务的实时响应能力。
EMQ云原生分布式流数据库 HStreamDB 0.5 版本正式发布 HStreamDB 是一款专为流式数据设计的云原生分布式数据库,可针对大规模实时数据流的接入、存储、处理、分发等环节进行全生命周期管理。它使用标准 SQL (及其流式拓展)作为主要接口语言,以实时性作为主要特征,旨在简化数据流的运维管理以及实时应用的开发,不仅支持...
1 Activiti数据库表结构 1.1 数据库表名说明 Activiti工作流总共包含23张数据表,所有的表名默认以“ACT_”开头。 并且表名的第二部分用两个字母表明表的用例,而这个用例也基本上跟Service API匹配。 uACT_GE_*: “GE”代表“General”(通用),用在各种情况下; ...