流式计算分为无状态和有状态两种情况.无状态计算观察每个独立的事件,Storm就是无状态的计算框架,每一条消息来了以后和前后都没有关系,一条是一条.比如我们接收电力系统传感器的数据,当电压超过240v就报警,这就是无状态的数据.但是如果我们需要同时判断多个电压,比如三相电路,我们判断三相电都高于某个值,那么就需要将状态保存,计算.因为这三条记录是分别发送过来的. Storm需要自己实现有状态的计算,比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统,保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算,但是F…

Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ,并在其中展示了 Storm.Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果.该测试对于业界而言极 具价值,因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试. 该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息,从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动,并按照广告宣传活动分组,以 10 秒为窗口计算广告浏览量. 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中,这些窗口的状态也按照每秒记录 一次的频率被写入 Redis,以方…

spark总结 1.Spark的特点: 高可伸缩性 高容错 基于内存计算 支持多种语言:java,scala,python,R 高质量的算法,比MapReduce快100倍 多种调度引擎:可以运行于YARN,Mesos,standalone 等. 2.spark的提供的功能 以及应用场景 spark功能模块 应用场景 RDD 离线数据处理 Spark SQL, DataFrames and Datasets 结构化的关系数据运算 Structured Streaming 结构化流:统一批处理与流…

1.背景 Apache Flink 和 Apache Storm 是当前业界广泛使用的两个分布式实时计算框架.其中 Apache Storm(以下简称"Storm")在美团点评实时计算业务中已有较为成熟的运用(可参考 Storm 的 可靠性保证测试),有管理平台.常用 API 和相应的文档,大量实时作业基于 Storm 构建.而 Apache Flink(以下简称"Flink")在近期倍受关注,具有高吞吐.低延迟.高可靠和精确计算等 特性,对事件窗口有很好的支持,目…

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导…

过去无论您是在生产中使用,还是调研Apache Flink,估计您总是会问这样一个问题:我该如何访问和更新Flink保存点(savepoint)中保存的state?不用再询问了,Apache Flink 1.9.0引入了状态处理器(State Processor)API,它是基于DataSet API的强大扩展,允许读取,写入和修改Flink的保存点和检查点(checkpoint)中的状态. 在这篇文章中,我们将解释为什么此功能对Flink来说很重要,以及该功能的用途和用法.最后,我们将讨论状态…

简介 Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态. 该机制确保即使出现故障,经过恢复,程序的状态也会回到以前的状态. Flink 主持 at least once 语义 和 exactly once 语义 Flink 通过定期地做 checkpoint 来实现容错 和 恢复, 容错机制不断地生成数据流的快照, 而不会对性能产生太大的影响. 流应用程序的状态存储在一个可配置的地方(例如主节点或HDFS) 如果出现车程序故障(由于机器.网络或软件故障), Flink…

刚刚接触storm 对于滑动窗口的topN复杂模型有一些不理解,通过阅读其他的博客发现有两篇关于topN的非滑动窗口的介绍.然后转载过来. 下面是第一种: Storm的另一种常见模式是对流式数据进行所谓“streaming top N”的计算,它的特点是持续的在内存中按照某个统计指标(如出现次数)计算TOP N,然后每隔一定时间间隔输出实时计算后的TOP N结果. 流式数据的TOP N计算的应用场景很多,例如计算twitter上最近一段时间内的热门话题.热门点击图片等等. 下面结合Storm-S…

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…

第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…