流式计算框架分享
第十一讲流计算图计算
量子恒道实时数据处理示意图
流计算的应用–实时交通信息管理
•IBM的流计算平台InfoSphereStreams能够广泛应用于制 造、零售、交通运输、金融证券以及监管各行各业的解决 方案之中，使得实时快速做出决策的理念得以实现。
汇总来自不同源的实时数据
InfoSphere Stream界面
流计算的应用–实时交通信息管理
Twitter数据系统分层处理架构
Storm应用领域
•流计算（Stream processing） •实时分析（Real-time analytics） •连续计算（Continuous computation） •分布式远程过程调用（Distributed RPC） •在线机器学习（Online machine learning） •更多…
Storm设计思想
•Storm认为每个Stream都有一个源头，它将这个源头抽象为Spouts。 Spouts流数据源，它会从外部读取流数据并发出Tuple。
Spouts流数据源，它会从外部读取流数据并发出Tuple。
Storm设计思想
•Storm将流的中间状态转换抽象为Bolts，Bolts可以处理Tuples，同时它也可 以发送新的流给其他Bolts使用。 Bolts消息处理者，所有的消息处理逻辑被封装在Bolts里面，处理输入的数据 流并产生输出的新数据流，可执行过滤，聚合，查询数据库等操作。
什么是流计算
流计算：对流数据实时分析，从而获取有价值的实时信息
流计算与关系存储模型的区别
主要区别有如下几个方面： •流中的数据元素在线到达； •系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序； •数据流的潜在大小也许是无穷无尽的； •一旦数据流中的某个元素经过处理，要么被丢弃， 要么被归档存储。因此，除非该数据被直接存储在 内存中，否则将不容易被检索。相对于数据流的大 小，这是一种典型的极小相关。
深入理解流式计算框架的设计原理
深入理解流式计算框架的设计原理流式计算框架是一种用于处理连续的、不断产生的数据流的计算框架。
它能够提供高效的实时数据处理能力，广泛应用于各个领域，包括实时分析、实时推荐、网络监控等。
流式计算框架的设计原理包括以下几个核心概念：1.数据流模型：流式计算框架基于数据流模型进行数据处理。
数据流模型是指将连续不断产生的数据抽象为一系列有序的数据记录组成的流。
这种抽象可以让框架更好地处理实时数据，并能够支持各种类型的数据流操作，如过滤、聚合、转换等。
2.分布式架构：为了处理大规模的数据流，流式计算框架通常基于分布式架构。
它将数据流分成多个分区，并将这些分区分布在不同的计算节点上，实现并行计算。
通过分布式架构，流式计算框架能够处理大规模数据并保证实时性能。
3.异步处理机制：流式计算框架的异步处理机制能够保证数据能够及时地被处理。
在数据产生时，框架会立即将数据发送到处理节点进行处理，而不需要等待所有数据都到达再进行计算。
这种异步处理的机制可以大大减少数据处理的延迟，并能够应对高并发的数据处理需求。
4.容错和恢复机制：流式计算框架需要具备容错和恢复能力，以保证数据处理的可靠性。
当计算节点发生故障时，框架会自动将该节点上的任务重新分配到其他节点上进行处理。
同时，框架还会支持数据备份，以保证即使数据丢失，也能够进行恢复处理。
5.高性能计算引擎：流式计算框架通常会提供高性能的计算引擎，以支持实时数据处理的需求。
这些计算引擎通常是基于并行计算和多线程技术实现的，能够充分利用计算资源，提高计算效率。
综上所述，流式计算框架的设计原理包括数据流模型、分布式架构、异步处理机制、容错和恢复机制以及高性能计算引擎。
这些原理共同作用，使得流式计算框架能够提供高效、可靠的实时数据处理能力，满足各个领域对于实时数据处理的需求。
流式计算框架的应用越来越广泛，如今已经成为实时大数据处理的重要工具。
在金融领域，流式计算框架可以用于实时交易监控、风险预警等场景；在物联网领域，流式计算框架可以用于实时设备监控、数据分析等场景；在在线广告领域，流式计算框架可以用于实时竞价、广告展示等场景。
统一批处理和流式计算框架
统一批处理和流式计算框架全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统一批处理和流式计算框架是当今大数据处理领域中的两大重要技术。
它们分别用于处理离线和实时数据，帮助企业有效地利用数据资源进行分析和决策。
本文将深入探讨统一批处理和流式计算框架的背景、原理、应用场景以及优势和挑战。
一、背景随着互联网的迅速发展和物联网、智能设备的普及，大数据的产生速度呈指数级增长。
传统的数据处理技术已经无法满足对大规模、多样性、高实时性数据的处理需求。
统一批处理和流式计算框架应运而生，成为解决大数据挑战的重要工具。
二、原理1. 统一批处理框架：典型的批处理框架有Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
批处理框架通过将数据划分成多个分区，分布式计算每个分区的数据，最后将结果合并。
这种方式适合处理大规模数据量，但实时性较差。
2. 流式计算框架：流式计算框架如Storm、Flink等，采用持续计算的方式处理实时数据流。
数据通过流式管道传输和处理，允许在数据生成和处理过程中快速响应和做出决策。
流式计算框架适合处理需要实时分析和决策的场景。
三、应用场景1. 统一批处理框架：适用于数据量大、批量处理的场景，如离线数据分析、数据挖掘、批量推荐等。
在电商、金融、广告等行业有广泛应用。
2. 流式计算框架：适用于实时监控、实时推荐、实时风控等需要实时决策的场景。
在智能家居、智能交通、智能制造等领域得到广泛应用。
四、优势和挑战1. 统一批处理和流式计算框架的优势在于能够满足不同业务需求的数据处理和分析需求，帮助企业实现数据驱动决策。
2. 统一批处理和流式计算框架也存在一些挑战，如数据一致性、计算性能、容错处理等方面的问题需要解决。
总结：统一批处理和流式计算框架是大数据处理领域的重要技术，通过结合批处理和实时计算，可以更好地满足企业对数据处理和决策的需求。
我们相信在未来的发展中，统一批处理和流式计算框架将会扮演越来越重要的角色，助力企业实现数据驱动的业务目标。
分布式实时(流)计算框架
MZ案例介02—GN平台采集
从2个GN平台采集Gn原始数据， 将原始数据的文档合并，上限 为50个文档。每个文档的大小 约为200MB，合并后的文档上 限为10GB。合并后的文档上传 至HDFS平台。 上传的HDFS目录分别是 /tmp/gn/1和 /tmp/gn/2， 再 根据上传的时间点建立新的目 录.
RDMS
整个数据处理流程包括四部分: 第一部分是数据接入层，该部分从前端业务系统获取数据； 第二部分是最重要的storm实时处理部分，数据从接入层接入，经过实时处理后传入 数据落地层； 第三部分为数据落地层，该部分指定了数据的落地方式； 第四部分元数据管理器。
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Storm实时计算业务接口
8
Storm实时计算具体业务需求
(1) 条件过滤
这是Storm最基本的处理方式，对符合条件的数据进行实时过滤，将符合条件的数据保存下来，
这种实时查询的业务需求在实际应用中是很常见的。
(2) 中间计算
我们需要改变数据中某一个字段（例如是数值），我们需要利用一个中间值经过计算（值比 较、求和、求平均等等）后改变该值，然后将数据重新输出。
(3) 求TopN
相信大家对TopN类的业务需求也是比较熟悉的，在规定时间窗口内，统计数据出现的TopN， 该类处理在购物及电商业务需求中，比较常见。
(4) 推荐系统
正如我架构图中画的那样，有时候在实时处理时会从mysql及hadoop中获取数据库中的信息， 例如在电影推荐系统中，传入数据为用户当前点播电影信息，从数据库中获取的是该用户之前的 一些点播电影信息统计，例如点播最多的电影类型、最近点播的电影类型，及其社交关系中点播
13
MediationZone--集中控制，分布执行
流式数据特征计算
流式数据特征计算流式数据（Streaming Data）是一种动态地连续生成并迅速流经系统的数据。
对于流式数据，特征计算是对数据流中的某些方面进行摘要和提取的过程，以便更容易理解和分析数据。
以下是流式数据特征计算的一些建议和常见方法：1. 基本统计特征：•均值（Mean）：流式数据的均值是流中数据的平均值，可用于了解数据的中心趋势。
•标准差（Standard Deviation）：流式数据的标准差表示数据的分散程度，有助于了解数据的变异性。
2. 分位数和百分位数：•中位数（Median）：数据流中值的中间点，对抗异常值的影响。
•分位数和百分位数：可以提供数据的不同分布情况。
3. 滑动窗口统计：•滑动窗口均值和标准差：针对数据流中的连续子序列进行统计计算，以捕捉数据的短期变化。
4. 频率和计数：•计数：统计数据流中的事件发生的次数。
•频率：计算在一定时间窗口内事件的发生频率。
5. 时间特征：•时间戳处理：提取和处理数据流中的时间戳信息，以分析数据的时序性。
•时序模式：通过检测数据流中的时序模式来了解可能的趋势和周期性。
6. 异常检测：•阈值检测：基于阈值的方法，识别流中的异常值。
•机器学习模型：使用机器学习算法来训练模型以检测流式数据中的异常模式。
7. 空间特征：•空间统计：对数据流中的地理位置信息进行统计和分析。
•空间模式：检测和分析数据流中的空间模式。
8. 实时可视化：•动态图表：使用实时可视化工具展示流式数据的动态变化，便于实时监控和决策。
特征计算的具体方法和技术取决于数据的性质、应用场景和需求。
在流式数据处理中，通常需要考虑实时性、内存占用、计算效率等因素。
实际应用中可能会结合多种方法来获取全面的特征信息。
tdengine 流式计算实例
tdengine 流式计算实例摘要：1.TDengine 概述2.TDengine 流式计算实例的应用场景3.TDengine 流式计算实例的搭建4.TDengine 流式计算实例的优化5.TDengine 流式计算实例的结论正文：TDengine 是一款高性能、可扩展的大数据处理引擎，广泛应用于实时数据处理、流式计算、批处理等场景。
本文将介绍TDengine 流式计算实例的应用场景、搭建及优化方法。
一、TDengine 概述TDengine 是由华为公司开发的一款大数据处理引擎，具有高性能、可扩展、易用性强等特点。
TDengine 支持流式计算、批处理等多种计算模式，适用于实时数据处理、离线分析等场景。
二、TDengine 流式计算实例的应用场景1.实时数据处理：适用于实时数据产生、需要实时分析的场景，例如实时风控、实时推荐等。
2.流式计算：适用于对实时数据进行复杂计算、需要低延迟的场景，例如实时统计、实时模型训练等。
3.实时监控：适用于对系统运行状态进行实时监控、实时报警的场景，例如实时监控CPU 使用率、内存使用率等。
三、TDengine 流式计算实例的搭建1.准备工作：安装TDengine，搭建相关环境。
2.创建流式计算实例：在TDengine 中创建流式计算实例，设置相关参数。
3.编写流式计算任务：编写实时数据处理任务，并将任务提交给流式计算实例。
4.监控任务运行：通过TDengine Web 界面监控任务运行状态，查看实时计算结果。
四、TDengine 流式计算实例的优化1.参数优化：根据实际场景需求，调整流式计算实例的参数设置，以提高计算性能。
2.任务优化：优化实时数据处理任务的代码，提高任务的运行效率。
3.资源优化：合理分配流式计算实例的资源，避免资源浪费，提高系统可用性。
五、TDengine 流式计算实例的结论TDengine 流式计算实例具有较强的实时数据处理能力，适用于多种实时计算场景。
云计算下流式计算技术详解
云计算下流式计算技术详解流式计算技术，作为云计算领域中的关键技术之一，正逐渐得到广泛应用和重视。
它具备实时、高效、可伸缩等特点，为大数据时代的应用带来了巨大的便利和发展机会。
本文将详细介绍云计算下的流式计算技术，包括其基本概念、工作原理、应用场景等。
一、流式计算技术概述流式计算技术，也被称为实时计算技术，是指对数据流进行实时处理和分析的技术。
它通过持续不断地接收和处理数据流，实现对大数据的实时分析和应用。
相比于传统的批处理技术，流式计算技术具备实时性强、处理速度快、资源利用率高等优势。
二、流式计算技术原理流式计算技术的核心是流处理模型，其中包括流数据源、流处理引擎、流处理作业等关键组件。
1. 流数据源流数据源是指产生数据流的源头，可以是传感器、日志、用户操作等，也可以是其他应用产生的数据。
流数据源会将数据流实时传输到流处理引擎中进行处理。
2. 流处理引擎流处理引擎是流式计算的核心组件，承担着实时接收数据流、实时处理和分析的任务。
它能够快速响应数据流的到来，进行计算和转换，并将计算结果实时输出。
3. 流处理作业流处理作业是基于流处理引擎构建的具体应用任务，通过定义数据处理流程、计算逻辑等实现对数据流的实时处理和分析。
流处理作业可以通过编程方式实现，也可以使用可视化工具进行配置。
三、流式计算技术的应用场景流式计算技术在众多应用领域中具有广泛的应用前景，以下是几个典型的应用场景：1. 实时监控与预警流式计算技术可以对传感器、监控设备等产生的实时数据进行实时分析，及时发现异常情况并进行预警。
2. 金融风控通过实时分析交易数据、用户行为等信息，流式计算技术可以帮助金融机构及时识别风险，做出及时决策。
3. 广告推荐流式计算技术可以分析用户的实时行为、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的广告内容，提升广告效果。
4. 物联网物联网设备产生的海量数据需要实时处理和分析，流式计算技术可以满足这一需求，实现对物联网设备的实时监控和管理。
统一批处理和流式计算框架
统一批处理和流式计算框架
接下来，我们来谈谈流式计算框架。
流式计算框架是一种用于处理实时数据流的技术工具，它能够对不断产生的数据流进行实时处理和分析。
这种框架的一个典型例子是Apache Flink，它提供了高性能的流式处理引擎，支持事件时间处理和状态管理，能够处理复杂的实时数据分析任务。
另外，Apache Storm也是一个流行的流式计算框架，它能够实现低延迟的数据处理和分析，适用于实时监控和实时报警等场景。
综合来看，统一批处理和流式计算框架在大数据处理中各有优势，统一批处理适用于对静态数据集进行批量处理和分析，而流式计算则适用于对实时数据流进行实时处理和分析。
在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点选择合适的框架或者将它们结合起来，以实现高效的大数据处理和分析。
希望这个回答能够满足你的要求。
flink 参数
flink 参数Flink 参数近年来，随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始关注实时数据处理和流式计算。
在这个领域中，Apache Flink 作为一个开源的流式处理框架，备受关注。
Flink 的强大功能和灵活性使其成为许多企业的首选。
在本文中，我们将重点介绍 Flink 的一些关键参数，以帮助读者更好地理解和使用这个框架。
让我们来了解一下Flink 的基本概念和架构。
Flink 是一个分布式流处理引擎，它可以处理无界和有界的数据流。
它的核心概念是流和转换操作。
流是一系列有序的事件，可以是无限的，也可以是有限的。
转换操作可以对流进行各种处理，包括过滤、映射、聚合等。
Flink 通过将数据流分成若干个子任务，并在集群中并行地执行这些任务，以实现高效的流处理。
在使用 Flink 进行流处理时，有一些重要的参数需要我们注意。
首先是并行度（parallelism）。
并行度是指并行运行任务的数量。
它可以通过配置文件或命令行参数来设置。
通常情况下，我们希望并行度与集群中的计算资源相匹配，以充分利用集群的计算能力。
但是并行度设置得过高也会导致资源浪费，因此需要根据实际情况进行调整。
另一个重要的参数是窗口大小（window size）。
窗口是指对数据流进行分段处理的一种方式。
窗口大小决定了每个窗口中包含的事件数量，可以根据业务需求进行设置。
较小的窗口大小可以提供更高的实时性，但也会增加计算和通信的开销。
较大的窗口大小可以提供更好的吞吐量，但会增加延迟。
因此，需要根据应用场景来选择合适的窗口大小。
除了并行度和窗口大小外，Flink 还有一些其他重要的参数。
例如，任务重启策略（task restart strategy）决定了任务在发生故障时的重启行为。
常见的策略包括无限重启、固定次数重启和不重启。
还有水位线（watermark）参数，用于处理乱序事件流。
水位线可以根据事件的时间戳来动态地确定，以保证事件的顺序性和准确性。
全面解析流处理框架Flink，以及和Python的结合
全⾯解析流处理框架Flink，以及和Python的结合楔⼦Flink 在⼤数据领域已经被应⽤的越来越⼴泛，很多⼤公司内部都有它的⾝影，那么问题来了，Flink 到底是⽤来做什么的呢？⾸先提到 Flink 必然绕不开流计算（或者说流式计算、流处理等等），没错，Flink 是⼀个分布式、⾼性能的流计算引擎。
⽐如天猫的成交额⼀分钟能破百亿，⼤屏实时监控等等，其背后靠的就是⼀套强⼤的流计算引擎来⽀撑，从⽽实时动态地得到统计结果。
⽬前在流计算领域，最主流的技术有：Storm、Spark Streaming、Flink，但是能同时做到低延时、Exactly-Once、以及⾼吞吐，在开源界只有 Flink 有这个能⼒。
⾯对⽇益增长的数据规模，以及延时越来越低的数据处理要求，流计算正在成为数据处理平台所必备的能⼒之⼀。
在好⼏年前，我们还停留在 Hadoop、MapReduce、Hive 上⾯，之后 Spark 项⽬异军突起、逐渐成为⼤数据领域的当红明星，即便现在很多公司所使⽤的仍是 Hadoop Spark 等离线处理技术。
但是在未来，流计算⼀定会成为分布式计算的主要⽅向之⼀，⽽如果想掌握流计算相关的技术，Flink 必然是我们的⾸选。
另外除了 Flink 之外，还会涉及到 Python，因为 Python 是⽬前的主流语⾔之⼀，所以 Python + Flink（pyflink）就诞⽣了。
并且我本⼈也是 Python ⽅向的，所以当涉及到使⽤代码操作 Flink 时，只使⽤ Python 进⾏操作。
尽管 Flink 对 Python 的⽀持不像Java 和 Scala 那么完美，但是对我⽽⾔没得选。
⼤数据技术发展从 Google 的三驾马车 GFS、MapReduce、BigTable 开始，⼤数据在不断地发展，⽽在⼤数据处理⾥⾯，计算模式可以分为四种。
⽽我们这⾥重点关注批计算和流计算，那么这两者有什么区别呢？1. 数据时效性不同：流式计算具有实时、低延迟等特点；批量计算则是⾮实时、⾼延迟的。
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Elastic Search
PART ONE
Spark Streaming和Storm
Spark Streaming
Storm
计算模型：D-Stream模型 优势： • 编程原语丰富，编程简单 • 框架封装层级较高，封装性好 • 可以共用批处理处理逻辑，兼容性好 • 基于Spark，可以无缝内嵌Spark其他子项目，
谢谢！
PPT模板：/moban/ PPT背景：/beijing/ PPT下载：/xiazai/ 资料下载：/ziliao/ 试卷下载：/shiti/ PPT论坛： 语文课件：/kejian/yuw en/ 英语课件：/kejian/ying yu/ 科学课件：/kejian/kexu e/ 化学课件：/kejian/huaxue/ 地理课件：/kejian/dili/
数据应用层
• Splunk：商业软件，机器日志分析引擎 • Druid：大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统
PART ONE
流式计算模型技术路线
技术路线
通用性
适用一切场景
通用
OLAP,ETL,服务等
Actors模型
Storm
D-Stream模 型
Spark Streaming
特化系统
PPT素材：/sucai/ PPT图表：/tubiao/ PPT教程： /powerpoint/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ PPT课件：/kejian/ 数学课件：/kejian/shu xue/ 美术课件：/kejian/me ishu/ 物理课件：/kejian/wul i/ 生物课件：/kejian/she ngwu/ 历史课件：/kejian/lish i/
如Spark Sql，Mlib等 劣势： • 调度耗时较大，不适合做实时性要求很高的需
求 • 稳定性相对较差 • 机Fra bibliotek性能消耗较大计算模型：Actors模型 优势： • 框架简单，学习成本低 • 实时性很好，可以提供毫秒级延迟 • 稳定性很好，框架比较成熟 劣势： • 编程成本较高 • 框架处理逻辑和批处理完全不一样，无法公用
代码 • 框架Debug较为复杂
Spark Streaming
应用场景： • 日志处理 • 社交网站消息更新 • 推荐系统 • 运维报警 配套框架： • HBase • HDFS • Redis • 关系型数据库 • Kafka
Storm
应用场景： • 金融反欺诈，反洗钱 • 在线广告投放 配套框架： • HBase • Redis • 关系型数据库 • Kafka
流式计算框架分享
PART ONE
流式计算定义和特点
PART THREE
流式计算框架技术路线
内容 简介
PART TWO
主流流式计算框架
PART FOUR
Spark Streaming和Storm 介绍
PART ONE
流式计算定义和特点
定义
流式计算是针对连续不断，且无法 控制数据流速的计算场景设计出的 计算模型，常见的场景有搜索引擎、 在线广告等
PART
ONE
流式计算定义 和特点
特点
1. 数据不止，计算不停 2. 无稳态数据，计算随数据变化 3. 不可控，计算速度随数据速度变化
PART ONE
主流流式计算框架
主流流式计算框架
数据传输层
• Flume：Cloudera开源项目
数据计算层
• Spark Streaming：Apache Spark子项目 • Storm：Apache顶级项目 • S4：Yahoo原型产品，未发布 • Elastic Search：Apche顶级项目，最流行的搜索引擎