流式计算Heron 第14页

Flink状态监控介绍

监控机制的必要性：对于需要7*24小时不间断运行的流式计算程序来说，能实时监控程序运行状况、出现异常告警能立即响应并快速定位问题是必须具备的能力。

七度黑光·2020-07-12 04:54

Spark Streaming 流式计算实战

业务场景SparkStreaming与Storm适用场景分析SparkStreaming与Kafka集成方案选型自定义Partitioner实现日志文件快速存储到HDFS在演示场景中，SparkStreaming如何保证数据的完整性，不丢，不重回顾Q&A这篇文章由一次平安夜的微信分享整理而来。在Stuq做的分享，原文内容。业务场景这次分享会比较实战些。具体业务场景描述：我们每分钟会有几百万条的日志

zxfBdd·2020-07-12 02:42

Spark 一文读懂

除此之外，Spark不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。ApacheSpark诞生于大名鼎鼎的AMPLab（这里还诞生过Mesos和Alluxio），从创立之初就

小晓酱手记·2020-07-11 23:19

Flink 1.8.0中的状态生存时间特性：如何自动清理应用程序的状态

对于许多状态流式计算程序来说，一个常见的需求是自动清理应用程序的状态（state），以便有效地控制状态大小，或者控制程序访问状态的有效时间（例如受限于诸如GDPR等法律条规）。

阿里云云栖号·2020-07-11 20:40

Flink学习篇章(一)

可以对有限数据流和无限数据流进行有状态的计算，可以部署在各种集群环境中，对各种大小数据的规模进行计算首先，Flink与strom,spark以及其他流式计算处理引擎相比，它不仅仅是一个高吞吐，低延迟的处理引擎

Terry-Love·2020-07-11 00:07

一文读懂 Spark 和 Spark Streaming

除此之外，Spark不仅能进行常规的批处理计算，还提供了流式计算支持。ApacheSpark诞生于大名鼎鼎的AMPLab（这里还诞生过Mesos和Alluxio），从创立之初就

360linker·2020-07-10 16:49

Flink容错机制-双十一神话的安全保障

Flink容错机制以及Chandy-Lamport算法流式计算分为有状态和无状态两种情况，所谓状态就是计算过程中的中间值；对于无状态计算，会独立观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果：对于一个流式系统接收到一系列的数字

SusurHe·2020-07-10 11:51

JUC并发编程总结（二）

点我跳转至JUC并发编程总结（一）JUC并发编程总结（二）函数接口、流式计算四大函数式接口流式计算streamForkjoin工作模型注意事项异步JMM到单例模式1.对Volatile关键字的理解2.JMM

modderBUG·2020-07-10 11:16

德哥PG系列课程直播（第12讲）：PostgreSQL 物联网最佳实践 ...

直播回顾https://yq.aliyun.com/live/846知识点知识点：时序数据特性，SCHEMAless设计思路，递归调用，规则，流式计算，滑窗聚合学习资料1、时序数据合并场景加速分析和实现

weixin_34321977·2020-07-10 08:58

八、Kafka总结

一Kafka概述1.1Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。1）ApacheKafka是一个开源消息系统，由Scala写成。

weixin_30273931·2020-07-10 06:38

Hadoop、storm和Spark的区别、比较

为了区别hadoop和Storm，该部分将回答如下问题：1.hadoop、Storm各是什么运算2.Storm为什么被称之为流式计算系统3.hadoop适合什么场景，什么情况下使用hadoop4.什么是吞吐量首先整体认识

szs00szs·2020-07-10 04:37

关于Spark运行流式计算程序中跑一段时间出现GC overhead limit exceeded

最近在升级一个框架的时候，发现某个流式计算程序每隔一定的时间就会出现GCoverheadlimitexceeded的错误问题。

sparkexpert·2020-07-10 02:18

Java 8之流式计算

Java8引入了流式操作（Stream），通过该操作可以实现对集合（Collection）的并行处理和函数式操作。用周阳大神的话说就是：SQL就是JAVA，JAVA就是SQL。使用java.util.stream包中的Stream接口即可完成SQL中的计算、orderby、where等操作。根据操作返回的结果不同，流式操作分为中间操作和最终操作两种。最终操作返回一特定类型的结果，而中间操作返回流本

youngyang的博客·2020-07-10 00:43

第一天：Kafka理论学习

在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。ApacheKafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

SoWhat1412·2020-07-09 22:48

java代码如何写

至于离线数据分析，在线规则引擎模板执行，流式计算等不在本次讨论范畴。重SQL开发的场景先看一个例子吧。用经典的ControllerServiceDAO开发模式描述。

ilovexiaou·2020-07-09 17:12

大数据日知录：架构与算法笔记

当谈论大数据时我们在谈论什么2数据分片与路由3数据复制与一致性4大数据常用算法与数据结构5集群资源管理与调度6分布式协调系统7分布式通信8数据通道9分布式文件系统10内存KV11列式数据库12大规模批处理13流式计算

志_祥·2020-07-09 15:44

Spark 入门

Spark相对于hadoop所做的改进：Spark速度更快；其次，Spark丰富的API带来了更强大的易用性；最后，Spark不单单支持传统批处理应用，更支持交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等各种应用

惹不起的程咬金·2020-07-09 14:54

大数据时代，Flink是如何屹立于时代潮头的？你都了解Flink多少呢？

Flink因天然流式计算特性及强大处理性能，成为炙手可热的大数据处理框架，在BAT、头条、顺丰等国内头部公司都有其相关应用。

程序员小灰·2020-07-09 13:30

利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源

通常在一个流式计算的主流程里，会用到很多映射数据，譬如某某对照关系，而这些映射数据通常是通过HT

祝威廉·2020-07-09 13:06

阿里云StreamCompute流计算架构

数据采集用户可以使用流式数据采集工具将数据流式且实时地采集并传输到大数据Pub/Sub系统，该系统将为下游流计算提供源源不断的事件源去触发流式计算作业的运行。

^果然好^·2020-07-09 13:05

一、storm 介绍及部署

storm介绍概念：storm是一种实时的分布式的流式计算框架。

鑫火·2020-07-08 21:27

读书笔记：大数据平台-流处理架构

简介流式计算需要各子系统间相互依赖形成一条处理链路，子系统作如下划分数据采集数据源一般来自于各个业务的日志服务器，这些日志被实时采集到消息间件中，被下游实时订阅数据处理数据被采集到中间件后，下游服务订阅数据

随时出发·2020-07-08 18:58

Eclipse中带有第三方依赖的Maven项目打包方式

Eclipse中带有第三方依赖的Maven项目打包方式最近正在学习流式计算系统，测试阶段在跑本地模式时需要将Flume、Kafka以、Storm以及Redis整合到一个Java项目中，于是乎在Eclipse

Leon1895·2020-07-08 01:21

大数据(四) - MapReduce

MapReduce适合PB级以上海量数据的离线处理MapReduce不擅长什么实时计算像MySQL一样，在毫秒级或者秒级内返回结果流式计算MapReduce的输入数据集是静态的，不能动态变化MapReduce

爱学习的小肥猪·2020-07-07 09:18

大数据知识复习汇总

阶段5：流式计算stormstorm:实时数据计算框架hadoop包含两个框架：hdfs和mapreducestorm和hadoop的区别在于storm只负责计算不负责存储storm框架如何获取数据：spout

asd1456732891·2020-07-07 03:31

Storm与Spark、Hadoop三种框架对比

1.Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Sto

隨意的風·2020-07-07 01:09

解决SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder"问题

问题描述在提交AdvertisingTopology到Heron中运行时，Spout日志中出现：问题解决参考：https://www.cnblogs.com/justlove/p/7637681.html

一天_pika·2020-07-06 20:01

《从0到1学习Flink》—— Data Source 介绍转自微信公众号：zhisheng

Flink做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink就能够一直计算下去

生活的探路者·2020-07-06 07:31

在Ubuntu上安装TDengine数据库

除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。

王大阳_·2020-07-06 05:21

2017云栖大会·杭州峰会：《在线用户行为分析：基于流式计算的数据处理及应用》之《流数据处理：通过StreamSQL分析视频日志》篇...

weixin_33812433·2020-07-05 23:19

【TDengine】TDengine初探

全栈时序数据处理引擎将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件，大幅降低应用开发和维护成本。

weixin_30553065·2020-07-05 21:40

Hadoop、Storm、Spark这三个大数据平台有啥区别，各有啥应用场景？

Storm是最佳的流式计算框架，Storm由Java和Clojure写成，Storm的优点是全内存计算，所以它的定位是分布式实时计算系统，按照Storm作者的说法，Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop

斗者_2013·2020-07-05 19:02

记一次spark streaming+kafka 运行时间不稳定调优历程

sparkstreaming+kafka运行batchprocesstime不稳定问题梳理问题现象排障调优历程解决方案问题现象题主在去年8月份首次使用sparkstreaming进行流式计算的时候遇到的一个问题

张老七没脾气·2020-07-05 18:59

链式编程+流式计算一个小题目

packagemain.test;importjava.util.Arrays;importjava.util.List;/***@Auther:wdq*@Date:2020/4/2115:44*@Description:筛选出编号偶数并且年龄大于25的人，要求把名字大写并逆序输出第一个人。*/classUser{privateStringname;privateintid;privateinta

imagination_wdq·2020-07-05 09:19

Mysql数据实时同步实践

（文末有福利）往期文章回顾：Flink流式计算在节省资源方面的简单分析背景MySQL由于自身简单、高效、可靠的特点，成为小米内部使用最广泛的数据库，但是当数据量达到千万/亿级别的时候，MySQL的相关操作会变的非常迟缓

pengzhouzhou·2020-07-05 01:56

Storm核心组件、编程模型

Storm简介storm是用来做实时计算的框架，所以介绍storm之前需要知道什么是流式计算。

小猪Harry·2020-07-05 00:56

Heron and His Triangle（HDU 6222 找规律+大数）

HeronandHisTriangleTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:262144/262144K(Java/Others)TotalSubmission(s):751AcceptedSubmission(s):364ProblemDescriptionAtriangleisaHeron’striangleifitsatisfiestha

luyehao1·2020-07-04 23:11

关于java使用TDengine数据库以及单体springboot同时搭载mysql和TDengine俩个数据源（下）

除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。具体的陶思大数据简介可以观看TDengine文档：https://www.taosda

liushaojava·2020-07-04 22:04

关于java使用TDengine数据库以及单体springboot同时搭载mysql和TDengine俩个数据源（上）

除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。具体的陶思大数据简介可以观看TDengine文档：https://ww

liushaojava·2020-07-04 22:04

TDengine 32位版本挖坑

除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。

低配天才·2020-07-04 16:07

Kuiper 0.5.0 正式发布 - 超轻量 IoT 边缘流处理

Kuiper设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架（比如ApacheSpark，ApacheStorm和ApacheFlink等）迁移到边缘端。Kuiper参考了上述

EMQX·2020-07-04 15:32

【流式计算系列day3】Flink的Status是怎么实现的？

实际问题在流计算场景中，数据会源源不断的流入ApacheFlink系统，每条数据进入ApacheFlink系统都会触发计算。如果我们想进行一个Count聚合计算，那么每次触发计算是将历史上所有流入的数据重新新计算一次，还是每次计算都是在上一次计算结果之上进行增量计算呢？答案是肯定的，ApacheFlink是基于上一次的计算结果进行增量计算的。那么问题来了:"上一次的计算结果保存在哪里，保存在内存可

软件真理与光·2020-07-04 08:17

【流式计算系列day4】Streaming流式架构101—它是什么？

the-world-beyond-batch-streaming-101https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102其中对流式计算的设计理念做了非常透彻的介绍

软件真理与光·2020-07-04 08:17

关于java8中的流式计算

集合的流式操作流有串行和并行两种，串行流上的操作是在一个线程中依次完成，而并行流则是在多个线程上同时执行。并行与串行的流可以相互切换：通过stream.sequential()返回串行的流，通过stream.parallel()返回并行的流。相比较串行的流，并行的流可以很大程度上提高程序的执行效率Stream和Collection集合的区别：Collection是一种静态的数据结构，而Stream

SevenLitile·2020-07-04 08:16

点开看看，教你轻松搭起flink流计算框架

Flink做为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可

Dyman_·2020-07-04 05:10

为什么物联网大数据平台，使用TDengine，可不要redis, kafka, spark等软件？

但TDengine的核心功能是时序数据库，而大数据处理平台往往还需要有消息队列、缓存、流式计算等功能，怎么能不要Redis,Kafak,Spark这些软件

星河子_YumWisdom·2020-07-04 04:19

[spark streaming] DStream 和 DStreamGraph 解析

前言SparkStreaming是基于SparkCore将流式计算分解成一系列的小批处理任务来执行。

BIGUFO·2020-07-02 17:01

Flink最佳实践（二）Flink流式计算系统

前言在Flink最佳实践（一）流式计算系统概述中，我们详细讨论了流式计算系统中时域、窗口、时间推理与正确性工具等概念。

xiaohei.info·2020-07-02 15:21

Flink入门：StreamingFileSink相关特性及代码实战

问题或建议，请公众号留言;如果您觉得“大数据开发运维架构”对你有帮助，欢迎转发朋友圈从微信公众号拷贝过来，格式有些错乱，建议直接去公众号阅读一、概述Flink流式计算的核心概念，就是将数据从Source

陆继森·2020-07-02 10:59

Flink程序经过reduce聚合后不输出sink的问题

Flink程序经过reduce聚合后不输出sink的问题一、最近提交的一版flink流式计算程序，经过EventTimeSessionWindows后进行了reduce聚合，完成计算完成后迟迟不sink

Meyaoo·2020-07-02 10:56

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