从何说起 前些天和朋友讨论一个问题,他们的应用有几十万会员然后对应有积分,现在想做积分排名的需求,问有没有什么好方案.这个问题也算常见,很多地方都能看到,常规做法一般是数据定时跑批把计算结果到中间表然后直接查表就行,或者只显示个TOP N的排行榜,名次高的计算真实名次,名次比较低的直接显示在xxx名开外这种.但是出于探索问题的角度,我还是想找一下有没有实时计算的办法,并且效率能够接受. 在博客园搜到一篇不错的文章,基本罗列了常用的方案,每种算法详细介绍了具体思路,其中基于二叉树的算法是个非常不错…

所就职的公司是一家互联网视频公司,存在大量的实时计算需求,计算uv,pv等一些经典的实时指标统计.由于要统计当天的实时 UV,当天的uv由于要存储当天的所有的key,面临本地内存不够用的问题,异常重启后会丢失本地缓存,造成计算结果不准确的问题.:如果使用外部缓存比如redis,memcache等,在高并发时会出现效率问题. 在不断的实践中,不断改进方案,积累了如下经验: 1.使用bitMap可以节约内存. 使用redis的bitMap,并发时候会有问题. a .只使用本地内存 由于reidis在…

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT…

系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…

一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭…

自己的思考: 1.接收任务到任务的分发和协调   nimbus.supervisor.zookeeper 2.高容错性                            各个组件都是无状态的,状态要自己去处理 3.消息                                 消息在流式框架的作用和可靠性处理,消息可靠处理的原理 4.事务消息                            1.finishbatch    2.commit的强顺序性   3.事务性spout分为…

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战…

克拉克拉(KilaKila):大规模实时计算平台架构实战 一.产品背景:克拉克拉(KilaKila)是国内专注二次元.主打年轻用户的娱乐互动内容社区软件.KilaKila推出互动语音直播.短视频配音.对话小说等功能,满足当下年轻用户个性化.碎片化的文娱需求.App用户等级体系作为克拉克拉社区化打造的核心业务,在增强社区活跃度.提高产品留存方面起到至关重要的作用.随着业务规模增长,海量用户行为日志实时采集与计算的瓶颈也日益突出,由于单台服务器的处理能力有限,海量数据分析需要分布式计算模型来替代.通…

基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门.概念.原理.实战.性能调优.系统案例的讲解. 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f 专栏亮点 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解(该版本更新很大,架构功能都有更新),领跑于目…

大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明: Storm:实时缓存热点数据统计->缓存预热->缓存热点数据自动降级 Hive:Hadoop生态栈里面,做数据仓库的一个系统,高并发访问下,海量请求日志的批量统计分析,日报周报月报,接口调用情况,业务…

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar…

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框…

package BinaryTreeSummary; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Queue; import java.util.Stack; /** * http://blog.csdn.net/luckyxiaoqiang/article/details/7518888 轻松…

alibaba/jstorm JStorm 是一个分布式实时计算引擎. JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统, 用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务递交给JStorm系统,Jstorm将这个任务跑起来,并且按7 * 24小时运行起来,一旦中间一个worker 发生意外故障, 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker. 因此,从应用的角度,JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用.从系统角度, JStorm一套类似MapReduc…

hadoop一般用在离线的分析计算中,而storm区别于hadoop,用在实时的流式计算中,被广泛用来进行实时日志处理.实时统计.实时风控等场景,当然也可以用在对数据进行实时初步的加工,存储到分布式数据库中如HBase,便于后续的查询. 面对的大批量的数据的实时计算,storm实现了一个可扩展的.低延迟.可靠性和容错的分布式计算平台. 1.对象介绍 tuple:表示流中一个基本的处理单元,可以包括多个field,每个filed表示一个属性 topology:一个拓扑是一个个计算节点组成的图,每个…

文 | 潘国庆 携程大数据平台实时计算平台负责人 本文主要从携程大数据平台概况.架构设计及实现.在实现当中踩坑及填坑的过程.实时计算领域详细的应用场景,以及未来规划五个方面阐述携程实时计算平台架构与实践,希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴. 一.携程大数据平台之总体架构 携程大数据平台结构分为三层: 应用层:开发平台Zeus(分为调度系统.Datax数据传输系统.主数据系统.数据质量系统).查询平台(ArtNova报表系统.Adhoc查询).机器学习(基于tensorflow.spa…

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Twitter technical lead for Heron Maosong Fu 的案例分享. 编辑:Cynthia Maosong Fu:Technical Lead for Heron at Twitter 导读:人们需要处理的数据规模和对结果的响应速度需求增长得越来越快,但摩尔定律逐渐失效,系统设计者再也无法简单地通过硬件升级来获得巨大的性能提升.这时,我们希望可以把过去的单机任务分割给许多计算机进行并行处理.我们需要分布式系统,从…

本文主要介绍四个问题: 什么是Spark Streaming实时计算? Spark实时计算原理流程是什么? Spark 2.X下一代实时计算框架Structured Streaming Spark Streaming相对其他实时计算框架该如何技术选型? 本文主要针对初学者,如果有不明白的概念可了解之前的博客内容. 1.什么是Spark Streaming? 与其他大数据框架Storm.Flink一样,Spark Streaming是基于Spark Core基础之上用于处理实时计算业务的框架.其实…

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从…

转自:http://shiyanjun.cn/archives/977.html Storm实时计算:流操作入门编程实践   Storm是一个分布式是实时计算系统,它设计了一种对流和计算的抽象,概念比较简单,实际编程开发起来相对容易.下面,简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念: Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job,是一个用来编排.容纳一组计算逻辑组件(Spout.Bolt)的对象(Hadoop MapReduce…

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事…

​ 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…

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…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预…

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预…

作者介绍 倪增光,饿了么BDI-大数据平台研发高级技术经理,曾先后就职于PPTV.唯品会.15年加入饿了么,组建数据架构team,整体负责离线平台.实时平台.平台工具的开发和运维,先后经历了唯品会.饿了么数据平台从无到有到不断完善的过程.   一.背景 饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右,主要负责离线&实时 Infra 和平台工具开发,其中包括20+组件的开发和维护.2K+ Servers 运维及数据平台周边衍生工具研发&维护.离线 Infra 和平台工具这一块对外分享的比…

一. 1.对比:离线计算和实时计算 离线计算:MapReduce,批量处理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 实时计算:Storm和Spark Sparking,数据实时性(Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> Redis) 2.常见的实时计算(流式计算)代表 (1)Apache Storm (2)Spark Streaming (3)Apache Flink:既可以流式计算,也可以离线计算 二.Storm的体系结构…

Flink产品介绍 目前实时计算的产品已经有两种模式,即共享模式和独享模式.这两种模式都是全托管方式,这种托管方式下用户不需要关心整个集群的运维.其次,共享模式和独享模式使用的都是Blink引擎.这两种模式为用户提供的主要功能也类似, 都提供开发控制台: 开发使用的都是Blink SQL,其中独享模式由于进入了用户的VPC,部署在用户的ECS上,因此可以使用很多底层的API,如UDX: 都提供一套的开箱即用的metric收集.展示功能: 都提供作业监控和报警功能. 最后,在收费模式上,共享模式和…