开宗明义!本文根据Google Beam大神Tyler Akidau的系列文章<The world beyond batch: Streaming 101>(批处理之外的流式世界)整理而成, 主要讨论流式数据处理.在大数据领域,流式数据处理越发地重要了.原因有以下几点: 人们越来越想要得到更及时的数据,而切换到流式处理(streaming)无疑是一个降低延时的好办法 海量数据的生产变得越来越频繁,即使是小公司也会产出超大量的每日数据.因此必然要求有一种系统能够处理这种无穷多的数据集合 数据更快…

数据的价值在其产生之后,将随着时间的流逝逐渐降低.因此,为了获得最大化的数据价值,尽可能实时.快速地处理新产生的数据就显得尤为重要.实时数据处理将在越来越多的场景中体现出更大的价值所在 -- 实时即未来. 什么是流? 在自然环境中,数据的产生原本就是流式的.无论是来自 Web 服务器的事件数据,证券交易所的交易数据,还是来自工厂车间机器上的传感器数据,其数据都是流式产生的.只不过受限于数据处理手段,流式数据最终被积累成批,存储到数据库或文件系统中,以供后续的查询分析. 这就是大部分静态数据处理程…

https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102   这篇文章,首先要说清的一个问题是,给'Streaming'正名 What is streaming? The crux of the problem is that many things that ought to be de…

Event Time 本文翻译自DataStream API Docs v1.2的Event Time ------------------------------------------------------- 一.事件时间 / 处理时间 / 提取时间 Flink支持流程序不同的time概念. ·        Processing time:处理时间指执行对应Operation的设备的系统时间. 当一个流程序以处理时间运行,所有基于时间的operation(如time窗口)将使用运行对应O…

文章作者:luxianghao 文章来源:http://www.cnblogs.com/luxianghao/p/9010748.html  转载请注明,谢谢合作. 免责声明:文章内容仅代表个人观点,如有不当,欢迎指正. --- 一 引言 2016年2月Google宣布将Beam(原名Google DataFlow)贡献给Apache基金会孵化,成为Apache的一个顶级开源项目. Beam是一个统一的编程框架,支持批处理和流处理,并可以将用Beam编程模型构造出来的程序,在多个计算引擎(Apa…

分享一篇关于实时流式计算的经典文章,这篇文章名为Streaming 101: The world beyond batch 那么流计算如何超越批处理呢? 从这几个方面说明:实时流计算系统,数据处理模式,还有大数据的未来. 一.实时流式计算系统 实时流式计算的意义: 1.企业渴望获得更及时的数据,实时计算系统延迟更低. 2.数据量越来越大,而实时计算系统理论上是处理无界数据的. 3.在数据到达时处理数据,可以更好的分担负载,对于资源的消耗更容易预测. 什么是Streaming? 有很多的定义,比如…

​ 此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章:Streaming 102: The world beyond batch ​ 欢迎回来!如果您错过了我以前的帖子,Streaming-大数据的未来,强烈建议您先花时间阅读那篇文章. 简要回顾一下,上一篇我们介绍了Streaming,批量与流式计算,正确性与推理时间的工具,数据处理模式,事件事件与处理时间,窗口化. 在这篇文章中,我想进一步关注上次的数据处理模式,但更详细. ​ 这里会用到一些Google Cloud Datafl…

rtsp://192.168.1.198:554/PSIA/streaming/channels/101 Playing rtsp://192.168.1.198:554/PSIA/streaming/channels/101.Connecting to server 192.168.1.198[192.168.1.198]: 554...librtsp: server responds: 'RTSP/1.0 405 Method Not Allowed'Connecting to server…

转自:https://wso2.com/library/articles/2018/02/stream-processing-101-from-sql-to-streaming-sql-in-ten-minutes/ We have entered an era where competitive advantage comes from analyzing, understanding, and responding to an organization’s data. When doing…

Spark版本1.5.2,Flume版本:1.6 Flume agent配置文件:spool-8.51.conf agent.sources = source1 agent.channels = memoryChannel agent.sinks = sink1 agent.sources.source1.type = spooldir agent.sources.source1.spoolDir=/data/apache-flume-1.6.0-bin/spooldir agent.sourc…