流式计算第6页

Flink基础【博学谷学习记录】

*实时监控网站的异常情况*实时监测道路的拥堵情况*双十一、618实时监控成交额情况*实时监测全国疫情爆发情况流式计算生活中的流式场景非常多，比如水流、车流、行人、电流等都是生

奔跑如风·2023-04-20 15:03

MapReduce

MapReduce特点–易于编程–良好的扩展性–高容错性–适合PB级以上海量数据的离线处理MapReduce的限制•不适合实时计算–要求毫秒级或者秒级内返回结果•不适合流式计算–MapReduce的输入数据集是静态的

ᥴꪮꪑρⱤꪮꪑłડꫀ·2023-04-15 15:47

Flink1.14知识点总结

运行时环境2基本算子介绍3扩展sink算子4多流操作5并行度相关概念6时间语义、WaterMark、窗口7Flink状态8CheckPoint机制9容错机制10Flink分布式部署0初识Flink批计算vs流式计算

bone_ds·2023-04-15 15:43

[ hadoop] MapReduce架构

1.2特点优点:易于编程良好的扩展性高容错性适合PB级以上海量数据的离线处理缺点:不擅长实时计算(MySQL)不擅长流式计算:输

bone_ds·2023-04-15 15:39

面经：百度视觉技术部--视觉架构及终端研发工程师

末一哟·2023-04-15 03:58

day14_数据迁移

的特点能够熟悉数据迁移中的数据包装和转换能够完成文章数据的全量和增量迁移能够完成热点文章数据的迁移1为什么需要自动同步因为我们Mysql保存着我们爬取的以及自建的数据，对于爬取的数据，数据量比较大，使用mysql存储会影响mysql的性能，并且我们需要对数据进行流式计算

啊噗、·2023-04-14 14:09

流式计算之kafka Stream

流式计算之kafkaStream概念一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。

以梦为马_wangle·2023-04-14 10:28

flink 实现端到端的exactly-once语义

文章目录1.三种语义介绍2.Exactly-Once实现的三个地方3.具体实现过程3.1source阶段3.2operator阶段3.3sink阶段4.两段式提交的具体实现1.三种语义介绍通常情况下，流式计算系统都会为用户提供数据处理的可靠模式功能

我是方小磊·2023-04-13 10:27

Flink Exactly-once 实现原理解析

Flink的容错机制checkpoint1、什么时候产生Barrier2、Barrier工作流程两阶段提交Exactly-once并不是代表数据只计算一次，而是数据只影响计算结果一次背景通常情况下，流式计算系统都会为用户提供指定数据处理的可靠模式功能

逆水行舟如何·2023-04-13 10:57

干货：流式计算、数据处理及相关技术

在工业界，当我们提到实时数据机器学习时，常常可以听到如下讨论：他们希望有一个模型，这个模型利用最近历史信息来进行预测分析。举一个天气的例子，如果最近几天都是晴天，那么未来几天极小概率会出现雨雪和低温天气这个模型还需要是可更新的。当数据流经系统时，模型是可以随之进化升级。举个例子，随着业务规模的扩大，我们希望零售销售模型仍然保持准确。实时机器学习应用是人工智能真正落地服务化的关键一步，因为工业界大部

数据分析v·2023-04-11 11:34

Flink 从 0 到 1 学习 —— Apache Flink 介绍以及安装

[TOC]来源于http://www.54tianzhisheng.cn/2018/10/13/flink-introduction/Flink是一种流式计算框架，为什么我会接触到Flink呢？

tracy_668·2023-04-09 10:16

第3.4章：StarRocks数据导入--Flink Connector与CDC秒级数据同步

Flink作为当前流行的流式计算框架，在对接StarRocks时，若直接使用JDBC的方式“流式”写入数据，对StarRocks是不友好的，StarRocks作为一款MVCC的数据库，其导入的核心思想还是

流木随风·2023-04-08 06:44

新手入门大数据，认识大数据学习路线

一、数据采集与预处理FlumeNGNDCLogstashSqoop流式计算Zookeeper二、数据存储HBasePhoenixYarnMesosRedisAtlasKudu三、数据清洗OozieAzkaban

金光闪闪耶·2023-04-07 13:48

Kafka使用总结

目录准备工作Zookeeper和Kafka启动服务创建和查看消息主题Java示例步骤一：引入POM依赖步骤二：生产者步骤三：消费者Kafka流式计算注意：本文参考二十分钟快速上手Kafka开发（Java

xushiyu1996818·2023-04-07 11:58

Flink State状态机制

1-1.Flink状态State是什么在流式计算中有些操作一次处理一个独立的事件(比如解析一个事件)，有些操作

王亭_666·2023-04-05 18:54

【面试专栏】Java8 - CompletableFuture，增强版Future

1.简介 CompletableFuture是Java8的新特性，在Future基础上，增加流式计算、函数式编程、完成通知、自定义异常、多个Future组合处理等能力，使得在多线程协同处理时更加顺利。

C3Stones·2023-04-05 15:19

延迟调度总结

流式计算的调度复杂性在于需要考虑公平性和数据本地化。FIFO调度FIFO是一个简单的调度策略，适合用于作业并发少，或者无作业并发，且作业的map任务数量大，最好是大于等于集群的slot数量。

IWBS·2023-04-03 22:57

第一章 Flink简介

知识源于积累,登峰造极源于自律今天我根据以前所以学的一些文献,笔记等资料整理出一些小知识点,有不当之处,欢迎各位斧正Flink简介Flink是一种流式计算框架,Flink其中一半是java语言开发的,另一半是

shangbaishuyao·2023-04-03 16:03

TDengine

[1]提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。TDengine官方文档一.TDengin安装1.拉取TDen

时尚灬IT男·2023-04-03 15:10

Java8新特性：流式计算

1.什么是流式计算大数据的计算模式主要分为：批量计算(batchcomputing)流式计算(streamcomputing)交互计算(interactivecomputing)图计算(graphcomputing

要学就学灰太狼·2023-04-03 01:51

日志中台不重不丢实现浅谈

数据产生到最终业务应用中各个环节的稳定性建设，包括：数据上报时效性优化、接入持久化的思考、数据流式计算过程中的不重不丢建设等。全文4047字，预计阅读时间12分钟

百度Geek说·2023-04-02 19:17

2023大数据开发就业前景怎么样？

大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

泰迪智能科技·2023-04-01 10:45

Flink笔记

reducescal第一天-Flink—流式计算框架课程安排：Flink的介绍（特点，整合），FLink的环境安装（standAlone,yarn）,FlinkdataSet(批处理)flink的介绍特点高吞吐

UU砖头·2023-04-01 04:53

Flink 基于Log 的增量Checkpoint

Flink，作为流式计算的标杆，其端到端延迟包括容错的快慢主要取决于检查点机制（Checkpointing），所以如何将Checkpoint做得高效稳定是Flink流计算的首要任务。

pucheung·2023-03-31 00:14

一文了解Flink数据-有界数据与无界数据

但是现在也越来越的出现流式计算的场景，对于某些时刻产生的数据能够进行实时性的分析。例如天猫双十一实时大屏，实时异常行为检测等。

收数佬·2023-03-31 00:13

Flink 1.15 新功能架构解析：高效稳定的通用增量 Checkpoint

Flink，作为流式计算的标杆，其端到端延迟包括容错的快慢主要取决于检查点机制（Checkpointing），所以如何将Checkpoint做得高效稳定是Flink流计算的首要任务。

Apache Flink·2023-03-30 23:50

1、业务团队使用Flink简要梳理

目录1、Flink流式计算框架使用背景2、Flink基础概念&原理3、那么我们为什么选择FlinkFlink是一个分布式、高性能、高可用、实时性的流式处理框架，支持实时的流处理和批处理；它统一了批处理和流处理

a little daily·2023-03-30 19:24

【Kafka】（十五）流式计算 Kafka Streams 架构深入

KafkaStreams背景KafkaStreams是什么KafkaStreams是ApacheKafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。KafkaStreams的特点如下：KafkaStreams提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外，无任何

云祁·2023-03-30 13:32

Flink笔记--深度全面总结

1.Flink基础1.1.Flink特性流式计算是大数据计算的痛点，第1代实时计算引擎Storm对ExactlyOnce语义和窗口支持较弱，使用的场景有限且无法支持高吞吐计算；SparkStreaming

☞空白页·2023-03-29 19:54

数据体系的四个层次：数据采集、数据计算、数据服务和数据应用

高性能的数据传输：既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；既支持实时流式计算，也支持各种时间窗口的批量计算。同步中心：同步工具DataX，直连

知了小巷·2023-03-29 17:22

大厂都在用的Hive优化

作者|TMH_ITBOY原文|https://blog.csdn.net/LLJJYY001/article/details/113994130前言Hive作为大数据分析领域常用的仓库工具，即使是现在流式计算如火如荼背景下

大数据老哥·2023-03-26 21:00

都说大数据就业好，为什么数据分析这么难就业？

大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、相关工具平台的架构设计与产品开发、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算以及数据可视化等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。

我想去吃ya·2023-03-23 11:49

Kafka详解

在流式计算中，kafka一般用来储存缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。ApacheKafka是一个开源消息系统，由Scala和java写成。

九世的猫·2023-03-23 01:45

深入理解Flink滑动窗口机制与延迟数据处理策略

一、Flink窗口概述 流式计算是一种用于处理无界数据流的数据处理引擎，而无界数据流是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而窗口是将无界数据流切割成有界数据流的一种手段，Window就是其中的核心。

郁希·2023-03-19 11:01

Flink - 批量、流式计算和离线、实时计算

在了解Flink之前，我们需要先简单了解批量、流式计算和离线、实时计算。首先需要明确的一点是，批量、流式计算和离线、实时计算是按照不同维度划分的两套数据处理方式。

高月之风·2023-03-19 11:45

「大数据」04大数据框架：Lambda Architecture(LA)

1.LA框架的提出最早由Twitter工程师NathanMarz提出来，它是一种大数据软件设计架构，其目的是指导用户充分利用批处理和流式计算技术各自的优点，在延迟、吞吐量和容错之间找到平衡点，实现一个复杂的大数据处理系统

林拂晓·2023-03-18 21:10

Flink Window

1.window概述streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集Window窗口就在一个无界流中设置起始位置和终止位置，让无界流变成有界流

Rex_2013·2023-03-18 03:50

Flink流式计算里的时间和watermark机制

一流计算对“批计算”的优势：“流计算”是相对于“批计算”来的，MapReduce，Spark底层的计算方式是目前主流的“批计算”实现方式，很多公司在使用这种方式做大数据处理。但是越来越多的公司目前开始关注“流计算”，主要有以下一些原因：1对处理时间的要求。随着技术的进步，用户对“延迟”的忍受能力越来越弱，能更及时发现问题、解决问题，能提升用户体验。2在大数据分析领域，数据分析得越及时，价值越高。在

flywind800·2023-03-14 17:31

Spark ---------- 大数据框架，spark简介及架构图示

Spark包含了大数据领域常见的各种计算框架：比如SparkCore用于离线计算，SparkSQL用于交互式查询，SparkStreaming用于实时流式计算，SparkMLlib用于机器学习，SparkGraphX

isOllie·2023-02-26 07:47

Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API

尤其是在流式计算方面，Flink实现了计算引擎级别的流批一体2、对于DataSet而言，Source部分来源于文件、表或

启四·2023-02-23 16:37

Flink 三：Flink 流处理 API

Flink三：Flink流处理API主要内容结构：1.流处理相关概念数据的时效性对网站的实时监控对异常日志的监控流式计算和批量计算BatchAnalytics批量计算：统一收集数据-》存储到DB-》对数据进行批量处理

章鱼哥TuNan&Z·2023-02-23 16:05

(二十二)大数据学习之流式计算

大数据学习之流式计算一.1.计算分类：批量计算、实时计算、离线计算、流式计算2.共同点：数据源-->采集数据-->taskworker-->taskworker-->sink输出3.批量计算和流式计算的区别

Movle·2023-02-06 18:22

《从0开始学大数据》之流式计算的代表

前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过HDFS存储在磁盘上，使用MapReduce或者Spark这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时的时间。此外，还有一种大数据技术，针对实时产生的大规模数据进行即时计算处理，我们比

我叫CJJ·2023-02-04 17:21

flink的时间语义和window,Wartermark

Window概述streaming流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。

多彩海洋·2023-02-03 15:51

【Spark】适用场景&优缺点

即对数据处理速度有一定要求的，Hadoop显然不符合；Spark通过内存计算能力可以极大的提高大数据处理速度适用于需要多次操作特定数据集的应用场合数据量不大，但要求实时统计分析需求基于大数据的SQL查询、流式计算

九筒-·2023-01-31 18:55

flink-初步认识（1）

支持事件时间（EventTime）概念在流式计算领域中，窗口计算的地位举足轻重，但目前大

踩坑侠·2023-01-29 23:55

大数据-Spark的介绍：前世今生