jdk8之后增加了流式计算,现在根据学习了流式计算,并把过程记录下来: Person.java的bean package com.zhang.collectordemo; /** * @program: utilsdemo * @description: pojo的测试类 * @author: zhangyu * @create: 2019-06-18 13:51 */public class Person { private Integer id; private String name; p…

小结与扩展 池的最大的大小如何去设置! 了解:IO密集型,CPU密集型:(调优)  //1.CPU密集型 几核就是几个线程 可以保持效率最高 //2.IO密集型判断你的程序中十分耗IO的线程,只要大于这个线程数就行 一般设置为这个耗IO线程数的两倍  package com.kuang.pool; ​ import java.util.concurrent.*; ​ // Executors工具类 三大方法 ​ //使用了线程池之后,使用线程池来创建线程 public class Demo01…

Stream流式计算 集合/数据库用来进行数据的存储 而计算则交给流 /** * 现有5个用户,用一行代码 ,一分钟按以下条件筛选出指定用户 *1.ID必须是偶数 *2.年龄必须大于22 *3.用户名转换为大写 *4.用户名字母倒着排序 *5.只输出一个用户 * */public class Demo {    public static void main(String[] args) {        User u1 = new User(1,"A",20);        Use…

文章目录 1.ForkJoin 1.ForkJoin ForkJoin 在JDK1.7 ,并执行任务!提高效率,大数据量 大数据:Map Reduce (把大任务拆分为小任务) ForkJoin特点:工作窃取 这个里面维护的是双端队列 例子.异步调用线程 package com.completablecuture; import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.ExecutionExcepti…

原创文章,谢绝任何形式转载,否则追究法律责任! ​流的世界,有点乱,群雄逐鹿,流实在太多,看完这个马上又冒出一个,也不知哪个才是真正的牛,据说Flink是位重量级选手,能流计算,还能批处理, 和其他伙伴关系也融洽的很,与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下,今天我们就来实战一把. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Mysql8.0.11/Kafka…

前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架,或者是高并发实时流处理框架,正是Kafka的拿手好戏. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Zookeeper3.5.5/Kafka2.3.1 难度:新手--战…

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162822&idx=1&sn=8c46114360b98b621b166d41d8e01d74&chksm=8b493028bc3eb93e8376d85c7d1f9b2a699888b7f0f52e4556bb8543ebebd5e102e91ea23355#rd 本文介绍了 Kafka Stream 的背景,如 Kafka Stream 是什么…

前言 最近在实习,在公司看到前辈的一些代码,发现有很多值得我学习的地方,其中有一部分就是对集合使用Stream流式操作,觉得很优美且方便.所以学习一下Stream流,在这里记录一下. Stream是什么 Stream是Java 8中出现的新特性,极大增强了集合对象的功能,专注于对集合对象进行方便.高效的聚合操作.另外可以配合Lambda表达式,让代码更加容易理解.另外Stream提供串行和并行两种操作方式,并行操作可以很方便的写出高性能的并发程序. Stream像是一个高级版本的Iterator…

我发现,自从我学了Stream流式操作之后,工作中使用到的频率还是挺高的,因为stream配合着lambda表达式或者双冒号(::)使用真的是优雅到了极致!今天就简单分(搬)享(运)一下我对stream流式操作的一点理解 一.什么是流式操作?或者准确的说什么是"流" 所谓艺术来源于生活,所以不妨从一个生活中小例子展开说明一下. 通过组词,流可以组成流动,流水,流经,流进流出.... 这些描述的都是一种状态,是一种"运动"中的状态,更加通俗的讲,流水线.以往的流水线会…

作者:汤圆 个人博客:javalover.cc 前言 之前总是朋友朋友的叫,感觉有套近乎的嫌疑,所以后面还是给大家改个称呼吧 因为大家是来看东西的,所以暂且叫做官人吧(灵感来自于民间流传的四大名著之一) 官人们好啊,我是汤圆,今天给大家带来的是<Java8中的Stream流式操作 - 入门篇>,希望有所帮助,谢谢 文章纯属原创,个人总结难免有差错,如果有,麻烦在评论区回复或后台私信,谢啦 简介 流式操作也叫做函数式操作,是Java8新出的功能 流式操作主要用来处理数据(比如集合),就像泛型也大…

大约各位看官君多少也听说了Storm/Spark/Flink,这些都是大数据流式处理框架.如果一条手机组装流水线上不同的人做不同的事,有的装电池,有的装屏幕,直到最后完成,这就是典型的流式处理.如果手机组装是先全部装完电池,再交给装屏幕的组,直到完成,这就是旧式的集合式处理.今天,就来先说说JDK8中的流,虽然不是很个特新鲜的话题,但是一个很好的开始,因为——思想往往比细节重要! 准备: Idea2019.03/Gradle5.6.2/JDK11.0.4/Lambda 难度:新手--战士--老兵…

流式计算平台-Storm 我们以Storm为例来看流式计算的功能是什么. 下面内容引用自大圆的博客.在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布,这同Hadoop的MapReduce任务相似.但是有一点不同的是:在Hadoop中,MapReduce任务最终会执行完成后结束:而在Storm中,Topology任务一旦提交后永远不会结束,除非你显示去停止任务. 计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts,通过数据流(Stream)连接起来的图.下面是一个Top…

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算…

一.概述 今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念 离线计算 离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示 代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构 相关技术栈与应用 流式计算 流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示 代表技术:Fl…

在Java1.8之前还没有stream流式算法的时候,我们要是在一个放有多个User对象的list集合中,将每个User对象的主键ID取出,组合成一个新的集合,首先想到的肯定是遍历,如下: List<Long> userIdList = new ArrayList<>(); for (User user: list) { userIdList.add(user.id); } 或者在1.8有了lambda表达式以后,我们会这样写: List<Long> userIdLis…

Stream流式编程   Stream流 说到Stream便容易想到I/O Stream,而实际上,谁规定“流”就一定是“IO流”呢?在Java 8中,得益于Lambda所带来的函数式编程,引入了一个全新的Stream概念,用于解决已有集合类库既有的弊端. 当需要对多个元素进行操作(特别是多步操作)的时候,考虑到性能及便利性,我们应该首先拼好一个“模型”步骤方案,然后再按照方案去执行它. 诸如filter . map. skip都是在对函数模型进行操作,集合元素并没有真正被处理.只有当终结方法…

一. 流式处理简介   在我接触到java8流式数据处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<>(); for (final Integer num : nums) { if (num %…

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依…

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-7/ Kafka设计解析(七)- 流式计算的新贵 Kafka Stream…

Kafka Stream-Spark Streaming-Storm流式计算框架比较选型 elasticsearch-head Elasticsearch-sql client NLPchina/elasticsearch-sql: Use SQL to query Elasticsearch kafka stream vs spark streaming vs storm_百度搜索 [翻译]Kafka Streams简介: 让流处理变得更简单 - devos - 博客园 kafka strea…

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: 1.Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 2.由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用. 那么下面就对大数据学习思路里的strom流式计算进行简单分解,了解一下在学习大数据中应该了解哪些流式计算的知识. 1.redis缓存系统大纲 学习内容:Redis的特点.安装如何使用命令客户端,redis的字符串类型.…

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master…

本文是作者在充分阅读和理解Yahoo!最新发布的技术论文<S4:Distributed Stream Computing Platform>的基础上,所做出的知识分享. S4是Yahoo!在2010年10月开源的一套通用.分布式.可扩展.部分容错.具备可插拔功能的平台.这套平台主要是为了方便开发者开发处理流式数据(continuous unbounded streams of data)的应用.项目官方网站为:http://s4.io/.同时,S4的开发者也发表了一篇技术论文<S4:Di…

随着对spark的了解,有时会觉得spark就像一个宝盒一样时不时会出现一些难以置信的新功能.每一个新功能被挖掘,就可以使开发过程变得更加便利一点.甚至使很多不可能完成或者完成起来比较复杂的操作,变成简单起来.有些功能是框架专门开放给用户使用,有些则是框架内部使用但是又对外暴露了接口,用户也可以使用的功能. 今天和大家分享的是两个监听器SparkListener和streamingListener,由于这两个监听器的存在使得很多功能的开发变得轻松很多,也使很多技术实现变得轻便很多. 结合我的使用…

在流式计算过程中,难免会连接第三方存储平台(redis,mysql...).在操作过程中,大部分情况是在foreachPartition/mapPartition算子中做连接操作.每一个分区只需要连接一次第三方存储平台就可以了.假如,当前streaming有100分区,当前流式计算宫分配了20个cpu,有4个cpu负责接收数据.那么,在一个批次中一共需要对第三方平台创建100次连接,同时最大并行连接第三方平台个数20-4=16个.假如30s一个批次,一天就需要频繁释放连接24*60*60/2=4…

在我们看他人code的时候经常会看到,可能会经常看到lambda表达式,函数式接口,以及流式计算.在刚接触这些新功能时,也觉得真的有必要吗?但是现在写多了,发现这个功能确实能简化代码结构,提升编码效率.lambda表达式,函数式接口,流式计算单个来用确实非常难用,但是整合到一起,就会发生非常奇妙的反应. lambda表达式 lambda表达式允许把函数作为一个方法的参数.即,函数作为参数传递进方法. lambda语法 (parameters) -> expression OR (paramete…

Google是最早实践大数据的公司,目前大数据繁荣的生态很大一部分都要归功于Google最早的几篇论文,这几篇论文早就了以Hadoop为开端的整个开源大数据生态,但是很可惜的是Google内部的这些系统是无法开源的,在开源生态和云计算兴起之后,Google也是受够了闭源的痛苦,据说为了给用户提供HBase服务,Google还为BigTable写了兼容HBase的API,在Google看来这就是一种羞辱,痛定思痛,Google开始走开源之路,将自己的标准推广给社区,这就是Apache Beam项目…

11月.NET技术讨论会圆满结束,会议纪要及相关文档如下如下:  1.WebForm预编译演示 文档:http://gitlab.light.fang.com/kongguDonet.Demo/Precompilation/blob/master/WebFormCompiler.MD 演示项目:http://gitlab.light.fang.com/kongguDonet.Demo/Precompilation/tree/master/Deploy_WebApplication1 示例bat脚…

概念 实时流式计算: 大数据环境下,流式数据将作为一种新型的数据类型,这种数据具有连续性.无限性和瞬时性.是实时数据处理所面向的数据类型,对这种流式数据的实时计算就是实时流式计算. 特征 实时流式计算与传统的数据处理技术不同,其具有一下特点: 低延迟:从处理的数据角度来看,每一条数据都可以在有限的时间内由系统成功处理完成,就是响应的时间很短. 高吞吐:从处理的过程角度来看,系统节点在单位时间内能够成功处理的数据量比较多,也就是高吞吐量.对于数据处理的目标本质来说高吞吐量和低延迟是一样的. 高容错…

Stream流 Java 8 API添加了一种新的机制——Stream(流).Stream和IO流不是一回事. 流式思想:像生产流水线一样,一个操作接一个操作. 使用Stream流的步骤:数据源→转换成流→操作1→操作2→…… 数据源(source):可以是集合.数组等. Stream操作有两个基础特征: Pipelining(流水线):流操作会返回流对象(新的对象),以便后续继续进行流操作. 内部迭代:不需要像for循环或Iterator一样进行显式的迭代. 遍历及过滤集合中的元素 使用传统方…