接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持(不跨越 Job),以及强调的实时计算。在这里,很多人也会认为第三代计算引擎也能够很好的运行批处理的 Job。随着第三代计算引擎的出现,促进了上层应用快速发展,例如各种迭代计算的性能以及对流计算和 SQL 等的支...
Kafka Streams通过一个或多个拓扑定义其计算逻辑,其中拓扑是通过流(边缘)和流处理器(节点)构成的图。 file 拓扑中有两种特殊的处理器 源处理器:源处理器是一种特殊类型的流处理器,没有任何上游处理器。它通过使用来自这些主题的记录并将它们转发到其下游处理器,从一个或多个Kafka主题为其拓扑生成输入流。 接收器...
由于它们存储和处理大数据的能力,这些引擎有时会组合使用,但正如我们将发现的那样,它们被选择用于特定的用例和目的,而且特别适合它们自身的优势。 Hive是使用最广泛的OLAP引擎,通常使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为其存储层,允许存储几乎任何类型的数据。它可以查询、处理和分析非结构化文本数据、CSV文件、XML、半结构...
AI Office助手:通过集成至Office工具的插件,为多语种环境和多样化工作任务注入AI动力,显著提速文档处理。ExtendOffice和中科创达分别展示了AI在邮件管理、数据报表自动化生成及法律文件快速拟定方面的高效应用,重新定义了办公效率。中科创达演示了如何利用AI快速起草合同文书,以及利用AI智能分析诉讼案例,提供专业文档撰写能力;A...
创建响应式状态引擎时,指定参数 outputHandler=handleFactorCalOutput,意味着引擎计算结束后,不再将计算结果写到输出表(即使定义了输出表的结构),而是会调用handleFactorCalOutput方法处理计算结果。同时,设置参数 msgAsTable=true 表示引擎的计算结果将以表的形式呈现,且计算结果表的结构与引擎参数 outputTable 指定的表 ...
在Spark出现后不久,Apache Flink就作为强劲对手进入公众视野,并在2016年左右名声大噪。 当Spark早期用户在实时流处理等场景中面临可用性问题时,Flink提供了一个支持各种场景的高级流处理引擎,Flink的优势还不仅仅于此。 在这场短暂的竞争中,Spark在持续优化它的实时流处理能力,2.3版(2月份)中引入了一个持续流处理模型...
MR(MapReduce)引擎是一种在Hadoop生态系统中常用的数据处理引擎。它的特点是将大规模数据处理任务分解为多个Map和Reduce阶段,并通过磁盘进行数据存储和传输。MR引擎的优点是能够处理大规模的数据,并且保证结果的准确性。它适用于处理一些相对较慢的任务,如周、月、年指标的计算。然而,随着数据规模的不断增长和业务...
Kafka Streams被认为是开发实时应用程序的最简单方法。它是一个Kafka的客户端API库,编写简单的java和scala代码就可以实现流式处理。 优势: 弹性,高度可扩展,容错 部署到容器,VM,裸机,云 同样适用于小型,中型和大型用例 与Kafka安全性完全集成 编写标准Java和Scala应用程序 ...
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?