Flink 1.9.0及更高版本支持Python,也就是PyFlink. 在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数.但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题. 为什么需要PyFlink? Python上的Flink和Flink上的Python 那么,PyFlink到底是什么?顾名思义,PyFlink就是Apache Fli

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

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

Stream Studio是DataWorks旗下重磅推出的全新子产品.已于2019年4月18日正式对外开放使用.Stream Studi是一站式流计算开发平台,基于阿里巴巴实时计算引擎Flink构建,集可视化拖拽DAG和SQL两种开发模式,支持DAG与SQL互相转换,通过可视化拖拽就可以轻松实现流计算作业开发,适用于实时ETL.实时报表.实时大屏.监控预警以及各类实时在线系统等应用场景. Stream Studio的推出意味着DataWorks正式对外提供实时计算能力,进入到流.批全覆盖的大数

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

虽然SparkStreaming已经停止更新,Spark的重点也放到了 Structured Streaming ,但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题,可能还是会选择SparkStreaming. SparkStreaming对于时间窗口,事件时间虽然支撑较少,但还是可以满足部分的实时计算场景的,SparkStreaming资料较多,这里也做一个简单介绍. 一． 什么是Spark Streaming Spark Streaming在当时是为了与当时的Apache Storm竞争,也让S

安装matplotlib: pip install matplotlib 背景: 目的:要用Python下的DBSCAN聚类算法. scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类.回归.聚类系列算法,主要算法有SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.Kmeans.DBSCAN等,目前由INRI 资助,偶尔Google也资助一点. SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化.线性代数.积分.插值.特殊函数.快速傅里叶变换.信号处

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

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

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

上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF-IDF介绍 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,

用于科学计算Python语言真的是amazing! 方法一:直接安装集成好的软件 刚开始使用numpy.scipy这些模块的时候,图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件.Enthought是一家位于美国得克萨斯州首府奥斯汀的软件公司,主要使用Python从事科学计算工具的开发.Enthought里面包含了很多库,不需要你自己安装就可以直接使用了. 其实还又很多Python科学计算的集成软件,比如Python(x, y)和WinPython,个人感觉WinPython还是不错的,里面包

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

经常有身边的学友问到用什么Python发行版比较好? 其实目前比较流行的Python科学计算发行版,主要有这么几个: Python(x,y) GUI基于PyQt,曾经是功能最全也是最强大的,而且是Windows系统中科学免费Python发行版的不二选择.不过今时已不同往昔! PythonXY里面的许多包为了兼容性的问题,无法使用最新的程序包.尤其是令人气愤的是MinGW到现在还是古董级的4.5版本,而TDM-GCC现在都4.8.1-3了.不过这个包在你安装了之后,除了占用较大的磁盘空间之外,基本

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

Reference: http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1474979163&ver=1&signature=wnZn1UtWreFWjQbpWweZXp6RRvmmKwW1-Kud3x6OF0czmyPqv*F6KzQ1i-dKhi4D-QvDjp1mFDdqAHLPrCLgMOb1KXJcbbkU5-QAREDarkCaPumjQlORzVAOma541S0X2MGgysuH18DI2567rBcTSkMHPsVf6sxClfB

Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需

大致架构 * 每个应用实例部署一个日志agent * agent实时将日志发送到kafka * storm实时计算日志 * storm计算结果保存到hbase storm消费kafka 创建实时计算项目并引入storm和kafka相关的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>1.0.

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. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl