前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个 ...
数据来源:系统中可以采集到的数据,如用户数据 业务数据等,也包含系统运行时产生的日志数据等。 数据采集:不同数据源生成数据类型格式存在差异,在数据采集前可能增加数据总线 如京东JBus 对业务进行解耦,Sqoop和Flume是常用的数据采集工具。 Sqoop:用于和关系型数据库进行交互,使用SQL语句在Hadoop和关系型数据库间传送数据,Sqoop使用JDBC连接关系型数据库。 Flume:一 ...
2021-01-15 19:47 0 1082 推荐指数:
前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算。随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个 ...
基于 Flink 1.9 讲解的专栏,涉及入门、概念、原理、实战、性能调优、系统案例的讲解。 专栏介绍 扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏 首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 专栏地址:https ...
Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 博客 1、《从0到1学习Flink》—— Apache Flink ...
大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维,以及架构理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做热数据这块,如果要做复杂的热数据的统计和分析,亿流量,高并发的场景下,最合适的技术就是storm,没有其他 举例说明 ...
摘要 纯 .Net 自研大数据实时计算平台,在中通快递服务数百亿包裹,处理数据万亿计!将分享大数据如何落地以及设计思路,技术重难点。 目录 背景介绍 计算平台架构 项目实战 背景介绍 计算平台架构 分片实时计算 计算平台 数据 ...
本文分为四个章节介绍实时计算,第一节介绍实时计算出现的原因及概念;第二节介绍实时计算的应用场景;第三节介绍实时计算常见的架构;第四节是实时数仓解决方案。 一、实时计算 实时计算一般都是针对海量数据进行的,并且要求为秒级。由于大数据兴起之初,Hadoop并没有给出实时计算解决方案 ...
这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State 。另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制 ...
一. 1、对比:离线计算和实时计算 离线计算:MapReduce,批量处理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 实时计算:Storm和Spark Sparking,数据实时性(Flume ---> Kafka ---> 流式计算 ---> ...