前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入實時計算引擎? 中我講解了日常中常見的實時需求,然后分析了這些需求的實現方式,接着對比了實時計算和離線計算。隨着這些年大數據的飛速發展,也出現了不少計算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在網上有人將大數據計算引擎的發展分為四個 ...
數據來源:系統中可以采集到的數據,如用戶數據 業務數據等,也包含系統運行時產生的日志數據等。 數據采集:不同數據源生成數據類型格式存在差異,在數據采集前可能增加數據總線 如京東JBus 對業務進行解耦,Sqoop和Flume是常用的數據采集工具。 Sqoop:用於和關系型數據庫進行交互,使用SQL語句在Hadoop和關系型數據庫間傳送數據,Sqoop使用JDBC連接關系型數據庫。 Flume:一 ...
2021-01-15 19:47 0 1082 推薦指數:
前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入實時計算引擎? 中我講解了日常中常見的實時需求,然后分析了這些需求的實現方式,接着對比了實時計算和離線計算。隨着這些年大數據的飛速發展,也出現了不少計算的框架(Hadoop、Storm、Spark、Flink)。在網上有人將大數據計算引擎的發展分為四個 ...
基於 Flink 1.9 講解的專欄,涉及入門、概念、原理、實戰、性能調優、系統案例的講解。 專欄介紹 掃碼下面專欄二維碼可以訂閱該專欄 首發地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/ 專欄地址:https ...
Flink 學習 項目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 項目結構 博客 1、《從0到1學習Flink》—— Apache Flink ...
大數據也是構建各類系統的時候一種全新的思維,以及架構理念,比如Storm,Hive,Spark,ZooKeeper,HBase,Elasticsearch,等等 storm,在做熱數據這塊,如果要做復雜的熱數據的統計和分析,億流量,高並發的場景下,最合適的技術就是storm,沒有其他 舉例說明 ...
摘要 純 .Net 自研大數據實時計算平台,在中通快遞服務數百億包裹,處理數據萬億計!將分享大數據如何落地以及設計思路,技術重難點。 目錄 背景介紹 計算平台架構 項目實戰 背景介紹 計算平台架構 分片實時計算 計算平台 數據 ...
本文分為四個章節介紹實時計算,第一節介紹實時計算出現的原因及概念;第二節介紹實時計算的應用場景;第三節介紹實時計算常見的架構;第四節是實時數倉解決方案。 一、實時計算 實時計算一般都是針對海量數據進行的,並且要求為秒級。由於大數據興起之初,Hadoop並沒有給出實時計算解決方案 ...
這里將介紹Flink對有狀態計算的支持,其中包括狀態計算和無狀態計算的區別,以及在Flink中支持的不同狀態類型,分別有 Keyed State 和 Operator State 。另外針對狀態數據的持久化,以及整個 Flink 任務的數據一致性保證,Flink 提供了 Checkpoint 機制 ...
一. 1、對比:離線計算和實時計算 離線計算:MapReduce,批量處理(Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS) 實時計算:Storm和Spark Sparking,數據實時性(Flume ---> Kafka ---> 流式計算 ---> ...