提升吞吐量的利器：MicroBatch 大数据处理

最新推荐文章于 2025-04-17 03:47:23 发布

code_welike

最新推荐文章于 2025-04-17 03:47:23 发布

阅读量424

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_welike/article/details/132530327

大数据专栏收录该内容

70 篇文章 ¥99.90 ¥299.90

订阅专栏

本文介绍了MicroBatch在大数据处理中的应用，通过将数据划分为小批次进行并行处理，以提高吞吐量和降低延迟。文章提供了一个使用Apache Spark Streaming实现MicroBatch处理的代码示例，展示了如何统计单词出现次数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

提升吞吐量的利器：MicroBatch 大数据处理

在大数据处理领域，提高吞吐量是一个关键的挑战。为了有效地处理海量数据，我们需要采用高效的处理方法和工具。MicroBatch 是一种被广泛使用的技术，可以显著提升大数据处理的吞吐量。本文将介绍 MicroBatch 的概念和原理，并提供相应的源代码示例。

MicroBatch 是一种数据处理模式，将大数据集划分为小批次进行处理。与传统的批处理方式相比，MicroBatch 可以更快地处理数据，并提供更高的吞吐量。其核心思想是将数据划分为多个小批次，每个批次只处理一部分数据，然后将结果合并。这种方式可以避免单一任务过载，并充分利用并行处理的优势。

下面是一个使用 MicroBatch 进行大数据处理的示例代码：

from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建 StreamingContext 对象，设置批次间隔为 1 秒
ssc = StreamingContext

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

code_welike

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Flink SQL 核心解密 —— 提升吞吐的利器 MicroBatch

SmartSi

10-08

958

之前我们在 Flink SQL 中支持了 MiniBatch, 在支持高吞吐场景发挥了重要作用。今年我们在 Flink SQL 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，我们称之为 MicroBatch，也叫 MiniBatch2.0。之前我们在 Flink SQL 中支持了。

FlinkSQL-通过 MicroBatch 大数据实现吞吐量的提升

DevEnigma的博客

08-15

257

Apache Flink 作为一款快速、可靠和灵活的分布式流处理框架，提供了 Flink SQL 这一强大的功能，可以通过使用 MicroBatch 来优化吞吐量和性能。与传统的实时流处理相比，MicroBatch 更注重批处理性能的优化，通过将输入数据按照固定大小的批次进行处理，从而减少了处理过程中的上下文切换和开销。首先，我们需要创建一个 Flink SQL 环境，用于执行我们的 SQL 查询。现在，我们可以编写我们的 SQL 查询语句，用于对输入表中的数据进行处理，并将处理结果写入到输出表中。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

FLink聚合性能优化--MiniBatch分析

LS_ice的专栏

08-29

6110

[@ TOC] 一、MiniBatch的演进思路 1、MiniBatch版本 Flink 1.9.0 SQL(Blink Planner) 性能优化中一项重要的改进就是升级了微批模型，即 MiniBatch(也称作MicroBatch或MiniBatch2.0)，在支持高吞吐场景发挥了重要作用。 MiniBatch与早期的MiniBatch1.0在微批的触发机制略有不同。原理同样是缓存一定的数据后...

Flink SQL优化吞吐率的利器——MicroBatch大数据

2301_79366435的博客

08-20

118

在这个背景下，Flink SQL作为一种强大的大数据处理工具，具备高性能和灵活性的特点，成为了许多企业的首选。MicroBatch是一种批处理模式，它将数据按照小批量进行处理，相比传统的流处理和批处理模式，能够在一定程度上提高吞吐率。在上述查询中，我们使用TUMBLE函数定义了一个大小为1分钟的滚动窗口，将订单数据按照客户ID进行分组，并计算每个客户在该窗口内的订单总金额。在上述代码中，我们使用Kafka作为数据源，将订单数据发送到名为"orders_topic"的主题中，并指定数据格式为JSON。

micro_batch

09-06

MicroBatch是一种通过延迟来提高吞吐量的处理策略。默认情况下，MicroBatch是关闭的，但可以通过配置文件进行开启。在开启MicroBatch时，需要设置相关的延迟时间和最大缓存数据量。使用MicroBatch可以在聚合和连接...

Java-EE：Java领域的高效编程利器

04-17

395

Java EE作为Java平台的企业级扩展，为构建大规模、分布式、事务性、多层的企业应用提供了完整的解决方案。系统性地介绍Java EE技术体系深入剖析核心组件的工作原理提供实际开发中的最佳实践探讨Java EE与现代架构的融合本文涵盖Java EE 8及之前版本的核心技术，并适当涉及Jakarta EE的最新发展。基础概念：介绍Java EE整体架构核心技术：详细解析各组件规范实战应用：通过案例展示开发流程高级话题：探讨性能优化和架构演进Java EE。

实用好文：知乎实时数仓架构实践及演进

cqacry2798的博客

03-04

2932

“数据智能” (Data Intelligence) 有一个必须且基础的环节，就是数据仓库的建设。同时，数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务。从智能商业的角度来讲，数据的结果代表了用户的反馈，获取结果的及时性就显得尤为重要，快速的获取数据反馈能够帮助公司更快的做出决策，更好的进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。互联网科技发展蓬勃兴起，人工...

一个Batch作业调度系统构思

weixin_34174322的博客

02-11

288

最近在构思一个作业调度系统(Job scheduling system), 其实作业调度系统也不是什么新东西, 很多大学的超级计算中心和气象中心都有这种系统, 最典型的开源软件架构是Torque加Maui, 这两个软件都是由Cluster Resources Inc维护的开源软件, 在维基百科上列出了一堆软件(http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Job_sc...

单GPU高效训练笔记

yangtuoi的博客

08-26

2370

Micro-batch 是指在训练过程中将大的 Batch size 拆分成更小的批次进行处理的策略，广泛用于优化计算资源、实现梯度累积以及支持分布式训练。它帮助在处理能力有限的情况下依然能够进行高效且稳定的模型训练。TorchDynamo 是 PyTorch 中一个重要的动态编译和优化工具，它通过捕获、转换和优化计算图，为深度学习模型提供性能提升。其透明性和兼容性使得用户可以轻松地在现有代码中应用它，从而在不改变模型逻辑的前提下获得更好的执行效率。

大模型分布式训练并行技术（三）-流水线并行

09-05

991

【点击】加入大模型技术交流群近年来，随着Transformer、MOE 架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。因此，我们需要基于单机多卡、甚至是多机多卡进行分布式大模型的训练。而利用AI集群，使深度学习算法更好地从大量数据中高效地训练出性能优良的大模型是分布式机器学习的首要目标。为了实现该目标，一般需要根据硬件资源与数据/模型规模...

深度学习大模型框架的简单介绍（ChatGPT背后原理的基本介绍）

热门推荐

weixin_42529594的博客

02-07

1万+

介绍ChatGPT背后，简单介绍整个大规模预训练语言模型的发展历程。

微平均与云原生：未来的合作

AI天才研究院

01-08

874

1.背景介绍微平均(Microbatch)和云原生(Cloud Native)是两个近年来在大数据和人工智能领域逐渐崛起的技术概念。微平均是一种将批处理(Batch)处理技术与实时流处理(Stream Processing)相结合的新型数据处理方法，它能够在处理大量数据时保持高效和低延迟。云原生则是一种利用容器(Container)和服务网格(Service Mesh)等技术来构建高可扩展、高...

LLM分布式并行

qq_73990157的博客

03-20

868

现在大模型的并行方案基本都是上deepspeed，本文旨在对各个并行实现的原理和不同实现做一个梳理。

分布式训练---模型并行（流水线并行+张量并行）--原理

weixin_42503655的博客

01-12

3688

流水线并行

深度学习基础理论————分布式训练（模型并行/数据并行/流水线并行/张量并行）

fenfenfen520a的博客

01-01

235

主要介绍Pytorch分布式训练代码以及原理以及一些简易的Demo代码模型并行是指将一个模型的不同部分（如层或子模块）分配到不同的设备上运行。它通常用于非常大的模型，这些模型无法完整地放入单个设备的内存中。在模型并行中，数据会顺序通过各个层，即一层处理完所有数据之后再传递给下一层。这意味着，在任

一步一步理解大模型：管道并行优化技术

chattyfish的博客

07-21

1152

这就需要一个同步点，也就是"栅栏"，在此点上，所有线程都会等待，直到所有线程都到达这个点，然后再一起继续执行。由于数据需要在设备之间复制，因此代码应用了一种名为"栅栏同步"的技术，用来确保数据在被复制到下一个设备之前已经被计算出来。另外批量的训练数据也划分成更小的批量，称为微批次（micro-batches），在当前设备处理完毕微批次后，把输出传送到下一个设备，同时自身接受下一个微批次，从而实现并行处理。这是为了将一个大模型分割成小的部分，然后每一部分放在不同的设备（如GPU）上进行并行计算。

【Spark Streaming】（一）架构及工作原理

云祁QI

03-23

3425

文章目录一、简介二、流处理架构三、Micro-Batch Architecture四、工作原理4.1 Streaming Context4.2 DStream4.3 Input DStreams & Receivers五、DStream 操作六、Spark Streaming 架构七、Spark Streaming 能做什么一、简介 Spark Streaming 是一个对实时数据流进行...

flink知识点

qq_32278923的博客

02-27

2760

flink常考知识点汇总