1.kafka消费者编程模型 分区消费模型 组(group)消费模型 1.1.1.分区消费架构图,每个分区对应一个消费者. 1.1.2.分区消费模型伪代码描述 指定偏移量,用于从上次消费的地方开始消费. 提交offset ,java客户端会自动提交的集群,所以这一步可选. 1.2.1.组消费模型架构图 每个组都消费该topic的全量数据,一条消息会发给groupA和groupB. 1.2.2.组消费模型伪代码: 流数N:表示一个consumer组里面有几个consumer 实例,上例中组A创建2…

Kafka的消费模型分为两种: 1.分区消费模型 2.分组消费模型 一.分区消费模型 二.分组消费模型 Producer : package cn.outofmemory.kafka; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; /** * Hello wo…

storm的基本概念别人总结的, https://blog.csdn.net/pickinfo/article/details/50488226 编程模型最关键最难就是实现局部聚合的业务逻辑聚合类实现Aggregator接口重写方法aggregate,聚合使用存储中间聚合过程状态的类,本地hashmap的去重逻辑还有加入redis后进行的一些去重操作,数据的持久(判断三天内的带播控量) public class SaleSum implements Aggregator<SaleSumState…

流式(streaming)和批量( batch):流式数据,实际上更准确的说法应该是unbounded data(processing),也就是无边界的连续的数据的处理:对应的批量计算,更准确的说法是bounded data(processing),亦即有明确边界的数据的处理. 近年来流式计算框架编程接口的标准化,傻瓜化,SQL化日渐有走上台面的趋势.各家计算框架都开始认真考虑相关的问题,俨然成为大家竞争的热点方向. Dataflow模型:是谷歌在处理无边界数据的实践中,总结的一套SDK级别的解…

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.azkaban/oozie任务调度 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:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 一句话总结:将源源不断产生的数据实时收集并实…

一.流式计算概念 利用分布式的思想和方法,对海量“流”式数据进行实时处理,源自业务对海量数据,在“时效”的价值上的挖掘诉求,随着大数据场景应用场景的增长,对流式计算的需求愈发增多,流式计算的一般架构图如下: Flume获取数据-->Kafka传递数据-->Strom计算数据-->Redis保存数据 二.storm介绍 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统.Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据.它是一个流数据框架,具有最高的摄取率.Storm是无状态的,…

1 流式计算 流式计算:数据实时产生.实时传输.实时计算.实时展示 代表技术:Flume实时获取数据.Kafka/metaq实时数据存储.Storm/JStorm实时数据计算.Redis实时结果缓存.持久化存储(mysql). 一句话总结:将源源不断产生的数据实时收集并实时计算,尽可能快的得到计算结果. 2 Storm是什么 Storm 是用来实时处理数据,特点:低延迟.高可用.分布式.可扩展.数据不丢失,提供简单容易理解的接口,便于开发. 3 Storm 与Hadoop的区别 Storm用于实…

 Storm工作原理: Storm是一个开源的分布式实时计算系统,常被称为流式计算框架.什么是流式计算呢?通俗来讲,流式计算顾名思义:数据流源源不断的来,一边来,一边计算结果,再进入下一个流. 比如一般金融系统一直不断的执行,金融交易.用户全部行为都记录进日志里,日志分析出站点运维.猎户信息.海量数据使得单节点处理只是来.所以就用到分布式计算机型,storm 是当中的典型代表之中的一个,一般应用场景是:中间使用一个消息队列系统如kafka,先将消息缓存起来,storm 中有非常多的节点,分布…

来源Spark官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#programming-model 编程模型 结构化流中的核心概念就是将活动数据流当作一个会不断增长的表.这是一个新的流处理模型,但是与批处理模型很相似.你在做流式计算就像是标准针对静态表的批查询,Spark会在一个无限输入的表上进行增量查询.我们来从更多详细内容来理解这个模型. 基本概念 将输入的数据流理解为"写…

flink是一款开源的大数据流式处理框架,他可以同时批处理和流处理,具有容错性.高吞吐.低延迟等优势,本文简述flink的编程模型. 数据集类型: 无穷数据集:无穷的持续集成的数据集合 有界数据集:有限不会改变的数据集合 常见的无穷数据集有: 用户与客户端的实时交互数据 应用实时产生的日志 金融市场的实时交易记录 - 数据运算模型有哪些呢? 流式:只要数据一直在生产,计算就持续地运行 批处理:在预先定义的时间内运行计算,当完成时候释放计算机资源 Flink它可以处理有界的数据集,也可以处理无界的…