一、实时计算 实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒级。由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
Lambda架构经历多年的发展,其优点是稳定,对于实时计算部分的计算成本可控,批量处理可以用晚上的时间来整体批量计算,这样把实时计算和离线计算高峰分开,这种架构支撑了数据行业的早期发展,但是它也有一些致命缺点,并在大数据3.0时代越来越不适应数据分析业务的需求。缺点如下: 使用两套大数据处理引擎:维护两个复杂的分布式系...
一、实时计算 实时计算一般都是针对海量数据进行的,并且要求为秒级。由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案,随后Storm,SparkStreaming,Flink等实时计算框架应运而生,而Kafka,ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善,而随着物联网,机器学习等技术的推广,实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。 实时...
实时计算好在哪里? 1、单图元查量提效60%以上; 2、万级图元报表查量效率提升30倍以上; 3、增量计算,关联图元工程量实时刷新。 什么时候用实时计算? 实时计算怎么用? 1、新建工程,工程量页签下,实时计算自动开启; 2、打开同版本工程,实时计算默认按工程原状...
在2015年的时候,我们开始研究时序数据,有别于历史数据和实时数据的处理,针对时序大数据流的实时计算,我们希望做到每秒千万级并发访问,千亿级流水和高实时。 大数据、流数据到“时序大数据”发展历程 针对时序大数据的处理,我们的研究工作涉及到四项关键技术,分别是: ...
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导语| 大数据计算分为离线计算和实时计算,其中离线计算就是我们通常说的批计算,代表技术是Hadoop MapReduce、Hive等;实时计算也被称作流计算,代表技术是Storm、Spark Streaming、Flink等。本文系统地介绍了流式计算的相关知识,并着重介绍了Flink的实现原理细节,便于大家快速地理解和掌握流式计算,并基于Flink完成业务开发。
简介:说到实时计算,首先我们需要了解其概念。 01 引言 说到实时计算,首先我们需要了解其概念。 实时计算 是一种持续、低时延、事件触发的计算作业 实时计算有如下三种特点: 实时(Realtime)且无界(Unbounded)的数据流:实时计算面对的数据是实时且流式的,这些数据按照时间发生顺序被实时计算订阅和消费,例如网站的访问单...
虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkS...