介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品…

十分钟了解分布式计算:Google Dataflow 介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的…

​ 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…

http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=24446&cid=17…

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks…

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay…

1,看您有维护博客,还利用业余时间著书,在技术输出.自我提升以及本职工作的时间利用上您有没有什么心得和大家分享?(也可以包含一些您写书的小故事.)回答:在工作之余能够写博客.著书主要对技术的坚持和热爱.自己平时除了工作时间回到家还得陪家人,用于自己学习的时间并不算多,自己每天在上下班的班车会看自己感兴趣的书或者视频,一天下来大概有一个多小时,在下班后会抽出两个多小时动手做实验或者写博客,当然节假日会有更多的时间用于学习和写东西.回顾自己写博客和写书的过程,开始的时候和大家一样都是很痛苦,有时候很…

https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welco…

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…

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&mid=2247492538&idx=2&sn=9a2bd9fe2d7fd681c10ebd368ef81c9c&chksm=fbea5a75cc9dd3636c148ebe6e296621d0c07132938a62f0b3643f34af414b3fd85e616e754b&scene=0&key=f9325dcb38245ddcc4d3ff16d58d0…

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay…

Apache Beam 的前世今生 1月10日,Apache软件基金会宣布,Apache Beam成功孵化,成为该基金会的一个新的顶级项目,基于Apache V2许可证开源. 2003年,谷歌发布了著名的大数据三篇论文,史称三驾马车:Google FS.MapReduce.BigTable.虽然谷歌没有公布这三个产品的源码,但是她这三个产品的详细设计论文开启了全球的大数据时代!从Doug Cutting大神根据谷歌的论文实现出Hadoop+MapReduce的雏形,到Hadoop生态圈各种衍生产…

Apache Beam(原名Google DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的Apache孵化项目,被认为是继MapReduce,GFS和BigQuery等之后,Google在大数据处理领域对开源社区的又一个非常大的贡献.Apache Beam的主要目标是统一批处理和流处理的编程范式,为无限,乱序,web-scale的数据集处理提供简单灵活,功能丰富以及表达能力十分强大的SDK.Apache Beam项目重点在于数据处理的编程范式和接口定义,并不涉及具体执…

https://www.oreilly.com/ideas/applying-the-kappa-architecture-in-the-telco-industry Kappa architecture and Bayesian models yield quick, accurate analytics in cloud monitoring systems. By Nicolas SeyvetIgnacio Mulas Viela May 19, 2016 Ever-growing vol…

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar…

携程大数据平台负责人张翼分享携程的实时大数据平台的迭代,按照时间线介绍采用的技术以及踩过的坑.携程最初基于稳定和成熟度选择了Storm+Kafka,解决了数据共享.资源控制.监控告警.依赖管理等问题之后基本上覆盖了携程所有的技术团队.今年的两个新尝试是Streaming CQL(华为开源)和JStorm(阿里开源),意在提升开发效率.性能和处理消息拥塞能力,目前已有三分之一的Storm应用已经迁到JStorm 2.1上. 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践,按照时间顺序来分享我们是怎…

此文已由作者岳猛授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 问题 window是解决流计算中的什么问题? 怎么划分window?有哪几种window?window与时间属性之间的关系? window里面的数据何时被计算? window 何时被清除? 第一个问题 window是解决流计算中的什么问题? 熟悉google dataflow模型的同学应该清楚,流计算被抽象成四个问题,what,where,when,how? 那么window解决的是where,也就是将无界…

1月10日,Apache软件基金会宣布,Apache Beam成功孵化,成为该基金会的一个新的顶级项目,基于Apache V2许可证开源. 2003年,谷歌发布了著名的大数据三篇论文,史称三驾马车:Google FS.MapReduce.BigTable.虽然谷歌没有公布这三个产品的源码,但是她这三个产品的详细设计论文开启了全球的大数据时代!从Doug Cutting大神根据谷歌的论文实现出Hadoop+MapReduce的雏形,到Hadoop生态圈各种衍生产品的蓬勃发展,再到后来的Spark.…

Flink对于流处理架构的意义十分重要,Kafka让消息具有了持久化的能力,而处理数据,甚至穿越时间的能力都要靠Flink来完成. 在Streaming-大数据的未来一文中我们知道,对于流式处理最重要的两件事,正确性,时间推理工具.而Flink对两者都有非常好的支持. Flink对于正确性的保证 对于连续的事件流数据,由于我们处理时可能有事件暂未到达,可能导致数据的正确性受到影响,现在采取的普遍做法的通过高延迟的离线计算保证正确性,但是也牺牲了低延迟. Flink的正确性体现在计算窗口的定义符合…

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…

flink 通过实现了 Google Dataflow 流式计算模型实现了高吞吐.低延迟.高性能兼具实时流式计算框架. 同时 flink 支持高度容错的状态管理,防止状态在计算过程中因为系统异常而丢失,flink 周期性地通过分布式快照技术 Checkpoints 实现状态的持久化维护,使得即使在系统停机或者异常情况下都能计算出正确的结果. 具体的优势有以下几点 (1) 同时支持高吞吐.低延迟.高性能 是目前开源社区中唯一一套集高吞吐.低延迟.高性能三者于一身的分布式流式数据处理框架. 像 Ap…

Apache Flink是什么? ​ 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性.相对于传统的数据处理模式,流式数据处理有着更高的处理…

Apache Beam实战指南 | 大数据管道(pipeline)设计及实践  mp.weixin.qq.com 策划 & 审校 | Natalie作者 | 张海涛编辑 | LindaAI 前线导读: 本文是 Apache Beam 实战指南系列文章第五篇内容,将对 Beam 框架中的 pipeline 管道进行剖析,并结合应用示例介绍如何设计和应用 Beam 管道.系列文章第一篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 基础入门.第二篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 玩转 Kaf…

题目中文:结构化流: Apache spark中,处理实时数据的声明式API Abstract with the ubiquity of real-time data, organizations need streaming systems that are scalable, easy to use, and easy to integrate into business applications. Structured Streaming is a new high-level strea…

有状态的计算作为容错以及数据一致性的保证,是当今实时计算必不可少的特性之一,流行的实时计算引擎包括 Google Dataflow.Flink.Spark (Structure) Streaming.Kafka Streams 都分别提供对内置 State 的支持.State 的引入使得实时应用可以不依赖外部数据库来存储元数据及中间数据,部分情况下甚至可以直接用 State 存储结果数据,这让业界不禁思考: State 和 Database 是何种关系?有没有可能用 State 来代替数据库呢?…

Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 目录 Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 0x00 摘要 0x01 Flink 是什么 0x02 Alink 是什么 0x03 Alink设计思路 1. 白手起家 2. 替代品如何造成威胁 3. 用户角度看设计 底层逻辑Flink 开发工具 4. 竞争对手角度看设计 5. 企业角度看设计 6. 设计原则总结 0x04 KMeans算法实现看设计 1. KMeans算法 2. Flink…

根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,当今世界上90%的数据都是在新产生的,每天创建2.5万亿字节的数据,并且随着新设备,传感器和技术的出现,数据增长速度可能会进一步加快. 从技术上讲,这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性.而且,许多用例(例如,移动应用广告,欺诈检测,出租车预订,病人监护等)都需要在数据到达时进行实时数据处理,以便做出快速可行的决策.这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因. 如今,有许多可用的开源流框架.有趣的是,几乎所有它们都是相当新的,仅在最…

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…

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in MassiveScale, Unbounded, OutofOrder Data Processing 这篇论文的副标题很长,说明几点: 1. 这篇文章的主要工作是,Balancing Correctness, Latency, and Cost,故它仍然不能突破CAP定理,仍然是在做tradeoff 2. Unbounded, OutofOrder,针对的对象…