这篇文档描述了Flink的流式计算的容错机制 Introduction Checkpointing Barriers State Exactly Once vs. At Least Once Recovery 简介 Flink提供容错机制来对应用数据流提供持续的恢复.这个机制保证了即使在出现错误的情况下,记录也只会被处理一次.注意,这里有一个开关来降级担保至少处理一次(接下来会详细介绍). 容错机制会持续不断地对分布式数据流画快照.对于一些小状态的流式应用来说,这些快照是很轻量级的,不会非性能造…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP…

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大…

Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理. 提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming 项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理…

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

首先先提一下上一篇<如何猜出Y combinator>中用的方法太复杂了.其实在Lambda演算中实现递归的思想很简单,就是函数把自己作为第一个参数传入函数,然后后面就是简单的Lambda变换提取出Y combinator了.好,接下来是本篇的正文: ------------------------------------------------------------------------------------ 昨天fengidri给我演示了yield的用法,让我大受启发——可以用yie…

1.1.课程的背景 Storm是什么? 为什么学习Storm? Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,被业界称为实时版Hadoop. 随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍,比如网站统计.推荐系统.预警系统.金融系统(高频交易.股票)等等, 大数据实时处理解决方案(流计算)的应用日趋广泛,目前已是分布式技术领域最新爆发点,而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流. 按照storm作者的说法,Storm对于实时计算的意义类似于Hadoop对于批处理…

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和…

阿里云流计算专场-GitHub路径:https://github.com/Alibaba-Technology/hangzhouYunQi2017ppt…

首先 是 StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 我们在编写 flink流计算拓扑任务时首先要做的就是构建一个 StreamExecutionEnvironment 实例 其时序图如下:     文章未完结,待续...…

我打算以 flink 官方的 例子 <<Monitoring the Wikipedia Edit Stream>> 作为示例,进行 flink 流计算任务 的源码解析说明. 其中任务的源码如下,其中中文注释 来自 http://flink-china.org/ 后续我会对这个拓扑任务代码进行逐行的深入分析,以达到深入了解flink代码运行机制的目的. public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[]…

作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师导语 | 最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV.PV 指标的统计,并和公司内微视部门的同事交流.然后针对该场景做了简化,并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷. 一 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合本地自建 Kafka 集群.腾讯云流计算 Oceanus(Flink).云数据库 Redis 对博客.购物等网站 UV.PV 指标进行实时可视化分析.分析指标包含网站的独立访客数量(UV ).产品的点击量(PV).…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理…

Storm是一个分布式.高容错.高可靠性的实时计算系统,它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义.Hadoop提供了Map和Reduce原语.同样,Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语.Storm集群表面上看和Hadoop集群非常像,但Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而Storm上面运行的是topology(拓扑),它们非常不一样,比如一个MapReduce的Job最终会结束, 而一个Storm topology永远运行(除非显式杀…

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t…

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import…

1.Storm全面.系统.深入讲解,采用最新的稳定版本Storm 0.9.0.1 :   2.注重实践,对较抽象难懂的技术点如Grouping策略.并发度及线程安全.批处理事务.DRPC.Storm Trident均结合企业场景开发案例进行讲解,  让学员觉得简单易懂:   3.分享积累的经验和技巧,从架构的角度剖析场景和设计实现方案:   4.讲师Cloudy具有丰富的电商云平台架构经验,对流计算更是涉足早.沉淀深,课程依然沿用重实践.重实战的风格.     学习课程需要具有: Java基础.…

转载自:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 摘要 本文提出了分布式内存抽象的概念--弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapReduce等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在大型集群上执行基于内存的计算.现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见:二是交互式数据挖掘工具.这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能.为了有效地实现容错,R…

1 spark streaming 程序代码实例 代码如下: object OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB { def main(args: Array[String]){ val conf = new SparkConf() //创建SparkConf对象 //设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到名称 conf.setAppName("OnlineTheTop3ItemForEachCategory2DB") conf.setMas…

本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾 二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): package com.dt.spark.sparkstreaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext impo…

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推…

ForkJoin 什么是 ForkJoin ForkJoin 是一个把大任务拆分为多个小任务来分别计算的并行计算框架 ForkJoin 特点:工作窃取 这里面维护的都是双端队列,因此但其中一个线程完成自己的计算任务之后,可以从其他线程任务队列另一端"窃取"任务进行计算,从而提高计算效率! ForkJoin 执行流程 伪代码: if(任务数小){ 直接计算 }else{ 将问题划分为独立的部分 分叉新的子任务来解决每个部分 加入所有子任务进行计算 将子结果进行合并 } ForkJoinP…

本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示 基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码 一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例如:手机类别中最热门的三种手机.电视类别中最热门的三种电视等. 1.案例运行代码 : import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveCont…

java的流不常用,每次学习完都懂,过了一段时间就全忘了... 记录下一点实用的东西... 需求: 截取文件的前250kb内容 public static void main(String[] args) { read("data");} public static void read(String inputFileName) { String root = "/Users/xxx/Desktop/data/"; inputFileName = root + in…

https://help.aliyun.com/product/45029.html?spm=a2c4g.11186623.3.1.sSHCfr https://yq.aliyun.com/tags/type_blog-tagid_10958/?spm=a2c4e.11153940.blogcont457396.13.73061109CtRPMB https://www.slideshare.net/FlinkForward/albert-bifet-apache-samoa-mining-bi…

http://lxw1234.com/archives/2018/02/901.htm…

https://mp.weixin.qq.com/s/MGnG_Mpf6CUQWLJHvmWqLA…