流式实时计算应用场景及设计要点

最新推荐文章于 2024-10-24 07:24:14 发布
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从Storm和Spark 学习流式实时分布式计算的设计
weixin_33948416的博客
08-02 380
0. 背景最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计，而正好又要参加优快云博文大赛的决赛。本来想就写Spark源码分析的文章吧。但是又想毕竟是决赛，要拿出一些自己的干货出来，仅仅是源码分析貌似分量不够。因此，我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来，形成此文。为什么要参考Storm和Spark，因为没有参照效果可能不会太好，尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说，可能通过对比，更能...
流式计算应用场景
08-22
日志类平台需要实时计算，有完整的预警策略，通知技术人员
实时数据分析：实时数据流与实时应用场景
AI天才研究院
01-02 5341
1.背景介绍 实时数据分析是一种在数据产生过程中对数据进行分析的方法，主要应用于实时应用场景。随着大数据时代的到来，实时数据分析技术已经成为企业和组织中不可或缺的技术手段。在互联网、金融、电商、物联网等领域，实时数据分析已经成为核心技术之一，为企业和组织提供了实时的、准确的、高效的数据分析解决方案。 本文将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数...
【Apache Flink】流式分析的多种应用场景
日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海
10-29 842
Apache Flink 功能强大，支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink 不仅可以运行在包括 YARN、 Mesos、Kubernetes 在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。事实证明，Flink 已经可以扩展到数千核心，其状态可以达到 TB 级别，且仍能保持高吞吐、低延迟的特性。世界各地有很多要求严苛的流处理应用都运行在 Flink 之上。
如何设计一个实时流计算系统
xiaomin1991222的专栏
06-23 276
原文  http://fourinone.iteye.com/blog/1923072   实时流计算的场景归纳起来多半是： 业务系统根据实时的操作，不断生成事件（消息/调用），然后引起一系列的处理分析，这个过程是分散在多台计算机上并行完成的，看上去就像事件连续不断的流经多个计算节点处理，形成一个实时流计算系统。 市场上流计算产品有很多，主要是通过消息中枢结合工人模式实现，大致过程如下： ...
时序数据库应用场景与设计
u011923621的博客
06-20 4064
数据特点 时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。比如工业上的设备状态监控，无人驾驶汽车各个设备监控。 时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则...
流式实时分布式计算系统的设计要点.pdf
08-10
流式实时分布式计算系统的设计要点主要涉及如何处理和分析在极短时间内产生的海量...随着技术的进步和应用场景的拓展，未来流式实时分布式计算系统的设计将更加注重智能化和自适应性，以实现更高效、更智能的数据处理。
从Storm和Spark学习流式实时分布式计算的设计
02-21
本文以Storm和Spark为例，深入探讨流式计算系统的设计原理和实现，帮助读者理解这两个系统的异同，并揭示其在实际应用中的价值。 1. **流式计算的背景与特点** 随着互联网的飞速发展，企业每天产生PB级别的数据，...
基于Storm与Spark的流式实时计算系统设计解析
本文以Storm和Spark两大主流流式计算框架为参照，深入剖析流式实时分布式计算系统的设计理念与核心架构要素。文章从系统出现的背景出发，指出随着互联网业务的快速发展，传统批处理模式已无法满足对数据时效性的高...
实时数据流处理：流式计算原理与应用
本书《Streaming Data - Understanding the real-time pipeline》深入探讨了流式数据及其在实时数据系统中的应用，内容丰富，涵盖了流式计算的核心概念和要求，旨在帮助读者建立起对流数据高效交互的思考方式。...
华为云-实时流计算服务CS
砖头的博客
01-22 2142
1. CS服务说明 具体可以参考官网 https://console.huaweicloud.com/cs/?region=cn-north-1#/dashboard ，根据我的学习了解，CS服务提供了一种监控预警的流水线系统。首先是监控，当我们关注的某些数据更新后，通过DIS agent上传至CS服务，然后通过Flink SQL作业任务筛选出以及判断关键数据是否符合要求，然后根据实际情况向用户发...
大数据阶段四(Flink)面试题库
杜海的博客
10-15 949
1、什么是Flink？ Flink项目的理念是：Apache Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。 Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。 Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once（就一次）语义支持，另外还可以进行状态管理，
【流计算】流计算概论
BugMan的博客
09-29 1881
一文详解什么是流计算、流计算架构、常见场景
大数据常见应用场景及架构改进
pengpengsays
02-25 1595
而且它的抽取效率也是很慢的。比方说它可以展现公司之间的关系情况，在图中我们可以看到，a公司与b公司、c公司之间是没有联系的，而b公司和c公司之间是有一些联系的。所以大数据要发挥它的实力，一定是数据规模达到一定量级以后，当它的调度时间要远远小于它的计算时间。对于企业来说，一定要有抗压的这样的一个消息队列，这个消息队列它的抗压性能非常好，能够撑住足够的压力。在金融领域，图计算可以挖掘一些比如担保链的异常，比如a公司给b公司担保，b公司给c公司担保，c公司又给a公司担保，形成这样的一个链条肯定是非常有风险的。
流式计算的应用场景
最新发布
技术日常
10-24 837
大数据流式计算的应用场景较多，按照数据的产生方式、数据规模大小以及技术成熟度高低3个不同维度，金融银行业应用、互联网应用和物联网应用是3 种典型的应用场景，体现了大数据流式计算的基本特征。在物联网领域中，大数据流式计算的典型应用场景如下。据统计，目前互联网中75% 的数据来源于个人，主要以图片、音频、视频数据形式存在，需要实时分析和计算这些大量、动态的数据。社交网站：需要实时分析用户的状态信息，及时提供最新的用户分享信息给相关的朋友，准确地推荐朋友，推荐主题，提升用户体验，并能及时发现和屏蔽各种欺骗行为。
什么是大数据「实时流计算」？深度解析它的4大应用及4个特点 [文末赠书]
华章IT官方博客
03-16 606
导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候...
流计算 应用场景
景山编程-顺道编程
01-10 4870
1 为了解决什么样的问题 伴随着信息科技日新月异的发展，信息呈现出爆发式的膨胀，人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷，同时对于信息的时效性要求也越来越高。 举个搜索场景中的例子，当一个卖家发布了一条宝贝信息时，他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦，相反，如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来，估计这个大哥就要骂娘了。 再举一个推荐的例子，如果用户昨天在淘宝上买了一...
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