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…

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…

执行模式(批处理/流处理) DataStream API 支持不同的运行时执行模式,您可以根据用例的要求和作业的特点从中选择.DataStream API 有一种 "经典 "的执行行为,我们称之为 STREAMING 执行模式.这应该用于需要连续增量处理并预计无限期保持在线的非绑定作业.此外,还有一种批式执行模式,我们称之为BATCH执行模式.这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架,如MapReduce.这应该用于有边界的作业,对于这些作业,你有一个已知的固定输入,并且不会连续运…

The speed at which data is generated, consumed, processed, and analyzed is increasing at an unbelievably rapid pace. Social media, the Internet of Things, ad tech, and gaming verticals are struggling to deal with the disproportionate size of data set…

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…

2 Mongodb CRUD 操作 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Shar…

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…