实时计算-大数据大会-pub
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍(六)
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍随着互联网的蓬勃发展，数据量呈现爆发式增长，大数据成为当今信息时代的关键词之一。
大数据分析作为一种重要的数据处理和应用技术，正在日益受到重视。
而大数据的分析和处理，离不开数据流处理和实时计算技术的支持。
本文将介绍大数据分析中的数据流处理和实时计算技术，探讨其原理和应用。
一、数据流处理技术在大数据领域，数据流处理是指对数据流进行实时的处理和分析，以便能够及时获取数据的价值信息。
数据流处理技术的发展，主要是为了解决传统批处理方式无法满足实时性需求的问题。
数据流处理技术通常包括以下几个方面内容：1. 事件驱动事件驱动是数据流处理的基础，它是指在数据流中出现的各种事件，例如数据到达、数据变化等，通过事件触发相应的处理操作。
事件驱动的处理方式能够实现实时性和高效性，是数据流处理技术的核心之一。
2. 流式计算流式计算是数据流处理的重要手段，它是指对不断产生的数据流进行连续计算和处理。
流式计算可以实现实时性和高效性，对于海量数据的计算和分析非常有用。
3. 状态管理在数据流处理中，状态管理是一个重要的问题，因为数据流的处理需要对数据的状态进行管理和维护。
状态管理的好坏直接影响数据流处理的效率和性能。
二、实时计算技术实时计算是指在数据流处理中，能够及时对数据进行计算和分析，以便能够及时获取数据的价值信息。
实时计算技术是数据流处理的重要组成部分，它主要包括以下几个方面内容：1. 流式数据处理流式数据处理是实时计算的基础，它是指对不断产生的数据流进行实时的处理和分析。
流式数据处理能够实现对数据的实时计算和分析，对数据流处理非常重要。
2. 实时数据库实时数据库是指能够实现对数据的实时存储和查询的数据库系统。
实时数据库能够满足实时计算的需求，对于大数据分析非常有用。
3. 实时分析实时分析是指对数据进行实时的分析和挖掘，以便能够及时获取数据的价值信息。
实时分析能够帮助人们及时发现数据的规律和趋势，对大数据分析非常重要。
实时计算平台架构介绍
58同城实时计算平台架构介绍目录一、导语 (3)二、实时计算场景 (3)三、平台演进 (3)四、平台规模 (4)五、Flink稳定性 (5)六、平台化管理 (6)七、流式sql能力建设 (7)八、Storm任务迁移Flink (7)九、任务诊断 (8)十、Flink优化 (10)十一、后续规划 (11)一、导语本文主要介绍58同城实时计算平台技术演进，以及基于Flink打造的一站式实时计算平台Wstream，涵盖很多实践经验、干货和方法论，希望对您有所帮助。
背景58同城作为覆盖生活全领域的服务平台，业务覆盖招聘、房产、汽车、金融、二手及本地服务等各个方面。
丰富的业务线和庞大的用户数每天产生海量用户数据需要实时化的计算分析，实时计算平台定位于为集团海量数据提供高效、稳定、分布式实时计算的基础服务。
本文主要介绍58同城基于Flink打造的一站式实时计算平台Wstream。
二、实时计算场景和很多互联网公司一样，实时计算在58拥有丰富的场景需求，主要包括以下几类：1.实时数据ETL实时消费Kafka数据进行清洗、转换、结构化处理用于下游计算处理。
2.实时数仓实时化数据计算，仓库模型加工和存储。
实时分析业务及用户各类指标，让运营更加实时化。
3.实时监控对系统和用户行为进行实时检测和分析，如业务指标实时监控，运维线上稳定性监控，金融风控等。
4.实时分析特征平台，用户画像，实时个性化推荐等。
三、平台演进在实时计算平台建设过程中，主要是跟进开源社区发展以及实际业务需求，计算框架经历了Storm到Spark Streaming到Flink的发展，同时建设一站式实时计算平台，旨在提升用户实时计算需求开发上线管理监控效率，优化平台管理。
实时计算引擎前期基于Storm和Spark Streaming构建,很多情况下并不能很好的满足业务需求，如商业部门基于Spark Streaming构建的特征平台希望将计算延迟由分钟级降低到秒级，提升用户体验，运维监控平台基于Storm分析公司全量nginx日志对线上业务进行监控，需要秒级甚至毫秒级别的延迟，Storm的吞吐能力成为瓶颈。
hcip-big data developer v2.0题库
hcip-big data developer v2.0题库摘要：1.HCIP-Big Data Developer v2.0 题库概述2.题库的主要内容3.题库的学习价值和适用对象4.如何有效利用题库学习正文：HCIP-Big Data Developer v2.0 题库概述HCIP-Big Data Developer v2.0 题库是一款针对大数据开发领域的专业题库，旨在帮助学习者更好地掌握大数据开发相关知识，提升专业技能。
该题库内容丰富，覆盖了大数据开发领域的各个方面，包括基础理论、技术应用、实践操作等。
题库的主要内容HCIP-Big Data Developer v2.0 题库主要包括以下几个方面的内容：1.大数据基础理论：包括大数据概念、特点、发展历程等；2.大数据技术架构：涉及分布式存储、分布式计算、数据挖掘、数据仓库等技术；3.大数据应用开发：涵盖数据清洗、数据分析、数据可视化、实时计算等应用场景；4.大数据实践操作：提供实际案例，让学习者在实践中掌握大数据开发技能。
题库的学习价值和适用对象HCIP-Big Data Developer v2.0 题库具有很高的学习价值，适合以下几类人群学习：1.对大数据开发感兴趣的初学者，可以帮助他们系统地学习大数据开发知识；2.已有一定大数据开发基础，希望进一步提升专业技能的学习者；3.从事大数据相关工作的专业人士，可以借助题库巩固和拓展知识体系。
如何有效利用题库学习为了更有效地利用HCIP-Big Data Developer v2.0 题库学习，建议学习者采取以下方法：1.制定学习计划：根据个人学习进度和需求，合理安排学习时间，确保按部就班地完成题库学习；2.结合实际案例学习：在理论学习的基础上，动手实践操作，加深对知识的理解和运用；3.定期自测：通过题库的测试功能，检验自己的学习成果，发现并弥补知识盲点；4.参与讨论和交流：加入相关学习社群，与其他学习者分享学习心得，互相答疑解惑，共同进步。
Java中大数据处理的实时计算和离线计算比较
Java中大数据处理的实时计算和离线计算比较随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的处理和分析对于企业和组织来说至关重要，因为它们可以从海量数据中获取有价值的信息和洞察力，从而做出更明智的决策。
在大数据处理中，实时计算和离线计算是两种常见的处理方式。
本文将对Java中大数据处理的实时计算和离线计算进行比较。
实时计算是指对数据的即时处理和分析。
在实时计算中，数据会立即被处理和响应，以便及时做出决策。
实时计算对于需要快速反应的业务非常重要，比如金融交易、在线广告和网络安全等。
Java中有许多流处理框架可以支持实时计算，其中最著名的是Apache Storm和Apache Flink。
Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，它可以处理高速数据流。
Storm提供了一个可扩展的架构，可以在分布式环境中运行，并且具有容错性和高可用性。
Storm使用Java编写，因此可以很容易地与Java应用程序集成。
Storm的一个重要特点是它可以处理流式数据，并且具有低延迟和高吞吐量。
Storm使用拓扑结构来定义数据流的处理流程，可以通过添加和删除组件来动态调整拓扑结构。
相比之下，Apache Flink是一个新兴的流处理框架，它提供了更高级的API和更强大的功能。
Flink使用Java和Scala编写，具有更好的性能和可扩展性。
Flink 支持事件时间和处理时间的流处理，并且具有容错性和高可用性。
Flink还提供了丰富的窗口操作，可以对流数据进行聚合、过滤和转换等操作。
Flink还支持批处理作业，可以在同一个框架中处理实时和离线计算。
与实时计算相比，离线计算是指对数据的批量处理和分析。
在离线计算中，数据会被收集和存储，然后在一定的时间间隔内进行处理。
离线计算对于需要全面分析和深入洞察的业务非常重要，比如市场调研、用户行为分析和预测建模等。
Java中有许多批处理框架可以支持离线计算，其中最著名的是Apache Hadoop和Apache Spark。
实时大数据分析及可视化展示平台
上海对外经贸大学数据分析系统
东华大学智慧校园资源中心建设项目
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部委及地方应用
党政信息化第一品牌
上海证券交易所
上交所历叱数据分析引擎 金融大数据信息服务平台 上海市建交委 上海市交通大数据可视化分析平台 上海经侦总队 基于大数据的非法集资预警系统 保险行业公会 基于大数据的风险定价分析平台 中国铁通 中国铁通数据报送处理平台
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男 男 男 女 钱 孙 李
• 减少I/O • 高效的数据压缩
列存 劢态数据分发 In-Memory Computing
24
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周
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映射到存储
行式的数据组织 赵 25 男 钱 25 男 孙 24 男 李 30 男 周 31 女
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3. 在大数据情况下，对数据进行秒级的实时分析，包括复杂查询，以及多 个大表之间的Join； 4. 数据保存在HDFS上面，保证数据可靠性； 5. 采用通用的x86硬件，成本低；
Dreambase-核心技术
MPP 列存2.0
C1 C3 C4 C2
党政信息化第一品牌
数据源
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用、低延迟、快速分布式 计算的数据服务，实现秒
级组合查询及汇总。
教育大数据决策分析平台
党政信息化第一品牌
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1亿条记 录以下
MySql
关系型数据库
Hadoop DreamEx 数据交换引擎 DreamSpider 网络爬虫 数据生产提供系统
DreamETL 数据清洗加载
百度实时计算系统
百度实时计算系统
方君;张更欣;柴华
【期刊名称】《程序员》
【年(卷),期】2014(000)002
【摘要】随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
“大数据”在互联网行业呈现出一种典型的现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
这些庞大数字，意味着什么？意味着巨大的财富，其价值堪比石油和黄金。
【总页数】5页(P57-61)
【作者】方君;张更欣;柴华
【作者单位】百度
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.092
【相关文献】
1.基于百度地图的气象探测环境保护范围计算系统开发 [J], 谭婷;张敏;肖美英
2.航空器起飞性能实时计算系统的设计与开发 [J], 林志文;张佳
3.洪水演进实时计算系统研究——以卫河右堤防洪保护区为例 [J], 刘强;秦广秀;张建中;张扬;陈月妹;赵英虎
4.基于实时流式计算系统的数据分类节能策略 [J], 蒲勇霖;于炯;鲁亮;廖彬;王跃飞;罗世奇
5.物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 [J], 吴海建;吕军;;
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教育大数据实训平台介绍
培养大数据专业人才，搭建教学和实践桥梁
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内存计算引擎Spark K-V数据库HBase
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高度整合的大数据集群 与教学系统 便捷高效的教学系统平 台 精心打造的大数据专业 课程 提供完备的教学与实验 设备 迅速提升教学辅助能力
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深入大数据教学，快速 掌握大数据知识 真实的大数据生产环境， 快速提高动手能力 高效管理设备，解决后 顾之忧
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最终效果——设备先进，教学高效，课程专业，学生优秀
10
学生完成课程后，可获得大数据软件工程师/大数据系统运维工程师证书。
精心 打造 的大 数据 专业 课程
中级课程：面向高校提供的研究生课程或职业教育、继续教育提供的大数据高级课程，学生 完成课程后，可获得高级大数据软件工程师/高级大数据系统运维工程师证书。 高级课程：面向高校或科研院所提供的大数据挖掘和分析课程，学生完成课程后，可获得大
稳定 高效 的大 数据 集群
集群部署 高融合架构 健全运维
阿里实时计算平台解析
流式 计算
异步IO
内存 对齐
Cache
并发写 DFS
数据层链式压缩 预排序 GCIH
原生类型
架构－分析引擎
访问层BCoacstkup Task
解析层PPruosjhect
Condition Replan
Condition SinkBiblioteka 计算层SQtuaet ry
Cache Cost
架构－分析引擎
数据规模
万亿+
千亿+ 百亿+ 十亿+ 千万+
hadoop/HIV
E
Impala
Spa
rk
ADS
PowerDril l
RDBMS
响应时间 10分钟+ 1分钟+ 10秒+ 1秒+ 100毫秒+
架构－分析引擎
数据规模
万亿+
千亿+ 百亿+ 十亿+ 千万+
Oracle EssBaseM IBM Cognos OLAP
Developer User
400+
Storage
100TB+
Records
500B+
Availability
99.99%
双机房热备
架构－分析引擎
访问层多(HSF接/M口ySQL)
动态资源 元数据 发布隔离 (完全可交互)
标准化
(DML/DDL)
数据层链压式缩
字典 类型
存储格式
自动化 半自动化 标准化
➢ 源表 ➢ 目标表 ➢ 纬度表(本地化) ➢ 临时表（本地化） ➢ 中间表（本地化）
模型
《云计算与大数据技术应用》Strom——基于拓扑的流数据实时计算框架
Storm-Yarn体系架构
Storm-Yarn体系架构
Storm-Yarn首先向Yarn Resource Manager发出请求启动一个Storm Master应用，如图中 第①步操作。
然后Storm Master在本地启动Storm Nimbus Server和Storm UI Server，如图中第②和第 ③步操作。
Flink介绍及与Storm对比
THANKS
在Topology中产生数据源的组件。通常Spout获取数据源的数据，再调用nextTuple函数，发送 数据供Bolt消费
在Topology中接收Spout的数据，再执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写 数据库等操作。Bolt接收到消息后调用execute函数，用户可以在其中执行相应的操作
Strom
Storm简介
Storm 是一个开源的、实时的计算平台 Storm 是非常有发展潜力的流处理系统，出现不久便在许多公司中得到使用
Storm核心组件
组件 Topology Nimbus Supervisor Worker Executor
T分组
概念
一个实时计算应用程序逻辑上被封装在Topology对象中，类似于Hadoop中的作业。与作业不同 的是，Topology会一直运行到该进程结束
负责资源分配和任务调度，类似于Hadoop中的JobTracker
负责接收Nimbus分配的任务，启动和停止管理的Worker进程，类似于Hadoop中的TaskTracker
使用Zookeeper Server维护Storm-Yarn集群中Nimbus和Supervisor之间的主从关系，如图 中第④和第⑤步操作。其中Nimbus和Supervisor分别运行在Yarn Resource Manager为其 分配的各个单独的资源容器中（Yarn Container）。
探索大数据处理中的实时计算技术
探索大数据处理中的实时计算技术在大数据处理中，实时计算技术扮演着至关重要的角色。
当前，大数据的应用场景越来越广泛，各行各业对实时数据分析和决策的需求也越来越迫切。
本文将探索大数据处理中的实时计算技术，并分析其应用和挑战。
一、实时计算技术概述实时计算技术是指能够在数据产生的同时进行处理和分析，实时地提供计算结果的能力。
相比传统的批处理技术，实时计算技术更加迅速和高效。
它可以帮助企业快速响应市场变化、实时监控业务运营、实现精细化管理等。
在实时计算技术中，数据流式处理是一种常见的方式。
数据流式处理将大数据分割成一段段的数据流，通过流水线式的处理方式，实时地对数据进行计算和分析。
同时，实时计算技术通常会结合复杂事件处理（CEP）和实时决策等能力，实现更加智能、高效的数据处理。
二、实时计算技术的应用1. 金融行业在金融行业，实时计算技术可以帮助机构实时监测市场动态和用户行为，从而进行风险识别和预警，高效处理交易请求，提供实时智能决策支持。
2. 物流行业物流行业对于实时计算技术的需求也非常迫切。
通过实时计算技术，物流企业可以对货物运输、仓储和配送等环节进行实时监控和优化，提高物流的运作效率和运输安全性。
3. 电商行业电商平台需要实时计算技术来处理大量的用户交易数据和行为数据，以实现个性化推荐、实时库存管理和交易风险控制等功能，提升用户体验和企业竞争力。
4. 智能制造在智能制造中，实时计算技术可以帮助企业实时监控生产线状态、预测设备故障，并进行实时调度和优化，提高生产效率和质量。
三、实时计算技术的挑战实时计算技术在应用过程中也面临着一些挑战。
1. 数据量大：大数据环境下，数据量庞大，实时处理和分析的数据量更是巨大。
为了保证实时响应和高效运算，需要应用分布式计算和多台服务器集群等技术手段。
2. 数据质量：大数据中往往存在各种异常和噪声数据，这些数据可能会影响实时计算的准确性和可靠性。
因此，需要对数据进行预处理和清洗，确保实时计算的数据质量。
大数据处理技术基础与应用读书笔记
《大数据处理技术基础与应用》读书笔记目录一、大数据处理技术概述 (2)1.1 大数据定义与特点 (3)1.2 大数据处理技术重要性 (4)二、大数据处理架构 (5)2.1 分布式计算框架 (6)2.2 数据存储与管理 (8)2.3 数据处理与分析流程 (10)三、大数据处理关键技术 (10)3.1 数据存储技术 (12)3.2 数据处理技术 (13)3.3 数据分析技术 (15)3.3.1 统计学方法 (16)3.3.2 机器学习算法 (17)四、大数据应用场景 (18)4.1 互联网行业 (19)4.2 金融行业 (20)4.3 医疗行业 (22)五、大数据处理技术的发展趋势 (23)5.1 技术创新 (25)5.2 行业应用拓展 (26)六、大数据处理技术的挑战与未来 (27)6.1 技术挑战 (28)6.2 人才培养与挑战 (29)七、总结与展望 (30)7.1 本书内容总结 (32)7.2 对未来大数据处理技术的展望 (33)一、大数据处理技术概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业，成为现代社会不可或缺的重要资源。
大数据处理技术作为应对海量数据挑战的核心技术，其重要性日益凸显。
在阅读《大数据处理技术基础与应用》我对大数据处理技术有了更深入的了解。
大数据处理技术概述部分，主要介绍了大数据的基本概念、特征以及处理技术的演进和发展趋势。
大数据概念：大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集。
这些数据集规模巨大，处理和分析难度大，但对数据的挖掘和利用具有极高的价值。
大数据特征：大数据的四大特征为数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
随着物联网、社交媒体、云计算和移动设备的普及，大数据的类型和规模不断扩展，处理速度要求也越来越高。
大数据处理技术演进：大数据处理技术的演进经历了批处理、流处理、图处理等多个阶段。
随着技术的发展，大数据处理正在向实时、在线、智能的方向发展。
01-TBDS-4.0.5.0-腾讯大数据套件介绍
2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-Raydata
贵阳数博会（2017）城市政务展项
两化融合大会“RayDATA+智能制造”展项（2017）
智慧建筑项目
城市综合数据可视化项目（深圳市）
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2.2腾讯大数据套件功能-数据分析-Hive/Spark/Hbase
系统安全性 ✓提供安全认证，保证系统和数据安全； ✓提供权限控制，满足toB客户对系统的权限控制 需求；
系统可用性 ✓腾讯大数据领域先进经验输出，快速复制腾讯高 可用大数据系统，做到开箱即用；
系统易用性 ✓基于拖拽式交互的工作流平台，提供各类典型的 大数据处理、分析、计算模版，即拖即用；
系统开放性 ✓系统提供接口方便引入新的大数据服务； ✓兼容开源接口；
TBDS可对接数据可视化产品，包括但不限于以下两种 • 永洪BI系统：
o 支持复杂的数据可视化系统； o 更加专业的数据可视化系统；
• Raydata
o 3D渲染可视化大屏展示； o 多用于政企客户，例如智慧城市、警务指挥系统。
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2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-永洪BI
版权归© 2019 Tencent, Inc.或其附属公司所有 保留所有权利
2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-Raydata
数据进行提取和分析，对城市管理中可能会出现的各事件进行科学 的预见，提高了城市管理者在警务方面管理效率。
由多类型数据融合构建，将城市内各个政府管理机构系统数据打 通，包括医疗、交通、教育、金融、休闲娱乐等数据呈现。
2022年我国大数据分析技术
大数据应用领域的拓展是大数据技术发展的重要方向。2022年，我国大数据应用领域的发展主要体现在以下几个方面： a. 工业互联网：工业互联网是大数据应用的重要领域，2022年我国工业互联网产业经济规模达到1.1万亿元人民币，同比增长18.9%。 b. 智慧城市：智慧城市是大数据应用的另一个重要领域，2022年我国智慧城市市场规模达到1100亿元人民币，同比增长25%。 c. 医疗健康：医疗健康领域的大数据应用正在逐渐普及，例如通过大数据分析进行疾病预测和治疗方案制定。2022年，我国医疗健康大数据市场规模达到50亿元人民币，同比增长30%。
为了实现实时数据分析，大数据技术正在不断发展，例如实时计算、实时查询、实时监控等。这些 技术可以有效地提高数据分析的效率，减少数据延迟，使企业能够更快地获取数据，更好地利用数 据。
2. 大数据分析的智能化
除了实时性，大数据分析的另一个重要趋势是智能化。智能化数据分析可以帮助企业更好地理解数 据，更好地利用数据，更好地预测未来。
2. 金融行业大数据应用趋势
（1）信贷领域：大数据信贷市场规模持续扩大，预计到2022年，我国大数据信贷市场规模将达到 1.3万亿元人民币。
（2）保险领域：大数据在保险行业的应用比例将进一步提高，预计到2022年，我国保险行业大数据 应用比例将达到75%。
大数据技术发展趋势
大数据分析技术发展趋势
1. 大数据处理能力：
大数据和人工智能的融合是当前和未来的重要趋势。这种融合将带来更高效、更智能的数据分析能力。例如，通过人工智能技术对大数据进行分析和预测，可以更好地理解数据，发现新的数据模式和关系，从而为企业或组 织提供更准确的决策支持。
3. 大数据在各行业的应用：
2022年，我们将看到大数据在更多行业的应用。例如，在医疗、金融、物流、制造等领域，大数据将帮助企业更好地理解消费者需求，优化业务流程，提高决策效率。同时，随着5G、物联网等技术的发展，大数据将在更多 领域发挥更大的作用。
大数据中的实时计算与应用研究
大数据中的实时计算与应用研究随着信息技术的不断发展，我们已经进入了一个信息时代。
如今，数据已经成为了人们生产和生活中最为重要的资源之一。
海量的数据储备和技术手段的不断提升已经使得大数据的应用变得不可避免。
在大数据时代，实时计算已经成为了一种热门技术。
本文将重点探讨大数据中的实时计算与应用研究。
什么是大数据实时计算？大数据实时计算指的是在数据产生的同时对其进行分析和处理的能力。
随着大数据的出现，批处理已经不再适当。
实时计算技术的兴起变得十分必要。
它可以使得我们及时地分析和处理数据，从而能更好地发现问题并及时采取解决方案。
而在实时计算的基础上，流处理技术不断兴起，将实时计算与数据流分析紧密结合，提高了实时计算的效率和可扩展性。
大数据中实时计算的应用领域大数据中实时计算技术的应用非常广泛。
以下是一些典型的实时计算应用领域：1.金融风险监控在金融行业，实时计算技术被广泛应用于风险监控。
实时数据汇总和流分析可以帮助机构更好地把握市场的风险情况，对投资方向和策略作出更好的决策。
2.网络安全随着互联网的普及，网络安全问题已经成为了一个非常热门的话题。
实时计算技术可以对网络数据进行监控分析，及时发现网站攻击、滥用和滥用行为，有利于保护网站的隐私。
3.交通运输交通运输行业也逐渐开始采用实时计算技术。
通过车辆信息实时监控和分析，可以帮助交通管理部门及时了解道路拥堵情况和交通事件，从而可以优化交通路线和提高道路利用率。
4.电力行业电力行业的实时计算应用也越来越广泛。
通过实时采集、分析电力设施的运行状态，可以及时发现设备故障和电力波动，从而提高能源利用效率。
大数据实时计算技术的发展趋势实时计算技术的发展趋势非常迅猛。
以下是一些典型的实时计算技术发展趋势：1.平台化实时计算技术发展的一个趋势是平台化，即针对不同的实时计算场景提供相应的平台。
例如，对于分析资金流程和行为检测的金融场景，可以采用开源实时大数据计算引擎Apache Flink，对于大规模的数据分析和机器学习场景，可以采用Spark Streaming等。
数据处理中的数据流和实时处理平台推荐(二)
数据处理中的数据流和实时处理平台推荐一、引言在当今数字化时代，数据已经成为了一种重要的资源。
无论是企业还是个人，都需要进行数据处理以提取有价值的信息并做出相应的决策。
在数据处理过程中，数据流和实时处理平台扮演着至关重要的角色。
本文将会讨论数据流和实时处理平台的概念，并针对这些平台提供一些推荐。
二、数据流平台的概念数据流平台是一种用于管理和处理数据流的应用程序。
数据流是指连续流动的数据，在处理过程中以连续的方式被提取、转换和加载。
数据流平台旨在提供一种有效的方式来处理这些数据，以便用户可以对其进行分析和运用。
常见的数据流平台包括Apache Kafka、Amazon Kinesis和Google Cloud Pub/Sub等。
这些平台能够处理大量的实时数据，并具有良好的可伸缩性和容错性。
三、数据流平台的推荐1. Apache KafkaApache Kafka是一个开源的分布式发布-订阅消息系统。
它具有高可用性、高吞吐量和低延迟的特点，适用于构建大规模的实时数据流平台。
Kafka的架构基于发布-订阅模式，消息通过一个或多个Topic进行传递，消费者可以根据自己的需求订阅感兴趣的Topic。
同时，由于Kafka支持分布式部署，可以很容易地水平扩展以应对不断增长的数据量。
2. Amazon KinesisAmazon Kinesis是亚马逊AWS云计算平台提供的一种实时大数据处理服务。
它能够接收和处理大规模的实时数据流，并将其转化为有用的信息。
Amazon Kinesis具有可靠性高、扩展性强的特点，适用于构建实时分析、实时监控和实时应用等场景。
3. Google Cloud Pub/SubGoogle Cloud Pub/Sub是谷歌云平台提供的一种高可用性、可扩展性强的消息传递服务。
它支持实时的发布-订阅模式，可以可靠地传递数据流和事件通知。
Google Cloud Pub/Sub提供了灵活的调度和消息传递机制，使用户能够轻松构建实时应用程序。
大数据技术有哪些 一起看看比较热门的技术吧
大数据技术有哪些一起看看比较热门的技术吧想要利用大数据进行数据分析?或者想要通过大数据进行一些决策?又或者想要学习大数据技术，进入大数据行业?一起看看比较常见的大数据技术吧。
大数据基础阶段大数据基础阶段需把握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL 基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn 等。
1、Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需把握Linux基础操作命令2、RedisRedis是一个key-value存储系统，其消失很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它供应了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很便利，大数据开发需把握Redis的安装、配置及相关使用方法。
大数据存储阶段大数据存储阶段需把握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBaseHBase是一个分布式的、面对列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高牢靠性、高性能、面对列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需把握HBase 基础学问、应用、架构以及高级用法等。
2、HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并供应简洁的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，非常适合数据仓库的统计分析。
对于Hive需把握其安装、应用及高级操作等。
大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需把握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍(Ⅱ)
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据分析已经成为各行各业的热门话题。
大数据的处理需要强大的计算和分析能力，而数据流处理与实时计算技术在这一领域中扮演着至关重要的角色。
本文将对数据流处理与实时计算技术进行介绍与探讨。
二、数据流处理技术1. 数据流处理的概念数据流处理是一种持续处理数据流的技术，数据源不断地生成数据，处理系统需要即时对这些数据进行分析和处理。
与传统的数据处理方式不同，数据流处理更加注重实时性和即时响应能力。
2. 数据流处理的特点数据流处理具有以下特点：首先，对数据的处理需要具备高效的实时性，能够在数据产生的同时进行处理；其次，对处理结果的准确性要求较高，不能容忍较大的延迟；最后，对处理系统的稳定性和容错能力要求很高，需要能够处理高并发的数据流，并且能够应对各种异常情况。
3. 数据流处理的应用场景数据流处理技术广泛应用于金融领域的交易监控、电商领域的实时推荐系统、物联网领域的传感器数据处理等各个领域。
例如，在交易监控中，数据流处理技术可以实时监控交易数据，识别异常交易行为；在实时推荐系统中，可以根据用户行为实时更新推荐内容；在物联网领域，可以对海量的传感器数据进行实时分析。
三、实时计算技术1. 实时计算的概念实时计算是指在数据产生的同时对数据进行实时计算和分析，得出即时的计算结果。
与传统的批处理技术不同，实时计算更加注重对数据的实时处理和计算。
2. 实时计算的特点实时计算具有以下特点：首先，需要具备高效的实时处理能力，能够快速地对数据进行实时计算；其次，对计算结果的准确性要求较高，需要在数据产生后能够立即得出准确的结果；最后，对计算系统的稳定性和容错能力要求很高，需要能够处理高并发的计算任务，并且能够应对各种异常情况。
3. 实时计算的应用场景实时计算技术广泛应用于在线广告投放、网络安全监控、智能制造等领域。
例如，在在线广告投放中，实时计算可以根据用户的行为实时调整广告投放策略；在网络安全监控中，可以实时监控网络流量，发现和应对网络攻击行为；在智能制造中，可以实时监控生产过程，进行实时优化和调整。
大数据的基本处理模型 -回复
大数据的基本处理模型-回复大数据的基本处理模型是指在处理大数据时，常用的一些基本框架或模型。
这些模型是为了更高效地处理大量数据、提取有价值信息和实现数据分析而设计的。
下面将一步一步回答关于大数据基本处理模型的问题。
第一步：什么是大数据基本处理模型？大数据基本处理模型是一种处理大数据的方法论或框架，它提供了一系列的工具和技术，用于处理海量数据，并从中获取有价值的信息。
这些模型主要包括数据获取、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
第二步：大数据的基本处理模型有哪些环节？大数据的基本处理模型主要包括以下环节：1.数据获取：大数据的获取通常来自各种数据源，如传感器、社交网络、互联网、物联网等。
数据获取可以通过数据抓取、数据爬取、数据传感等手段来实现。
2.数据存储：大数据的存储是指将海量的数据有序地存放在存储系统中。
数据存储通常采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库等。
这些系统具有高容量、高可靠性和高扩展性等特点。
3.数据处理：大数据的处理是指对海量数据进行清洗、筛选、转换、聚合等操作，以便更好地提取有价值的信息。
数据处理可以采用数据清洗、数据挖掘、机器学习、大规模计算等技术。
4.数据分析：大数据的分析是指对处理后的数据进行深入挖掘和分析，以发现数据背后的模式、趋势和规律。
数据分析可以采用数据可视化、统计分析、机器学习算法、预测模型等手段。
第三步：常用的大数据处理模型有哪些？常用的大数据处理模型主要有以下几种：1.批处理模型：批处理模型是指将数据划分为若干个批次，逐个批次进行处理。
这种模型适用于对数据进行离线分析和批量处理的场景，如大规模数据清洗、数据仓库建设等。
2.流式处理模型：流式处理模型是指将数据实时地以流的形式进行处理。
这种模型适用于需要实时获取和处理数据的场景，如实时风控、实时推荐系统等。
3.图计算模型：图计算模型是指利用图结构和图算法来处理大规模图数据。
流式计算strom,Strom解决的问题,实现实时计算系统要解决那些问题,离线计算是什么
流式计算strom,Strom 解决的问题,实现实时计算系统要解决那些问题,离线计算是什么,流式计算什么,离线和实时计算区别,strom 应用场景,Strorm 架构图和编程模型（来自学习资料）1、背景-流式计算与storm 2011年在海量数据处理领域，Hadoop 是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。
因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop 来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop 生态圈的各项技术的发展。
一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop 提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。
就在人们翘首以待的时间节点，storm 横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。
如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋！在2013 年，阿里巴巴开源了基于storm 的设计思路使用java 重现编写的流式计算框架jstorm 。
那jstorm 是什么呢？在jstorm 早期的介绍中，一般会出现下面的语句：JStorm 比Storm 更稳定，更强大，更快，Storm 上跑的程序，一行代码不变可以运行在JStorm 上。
在最新的介绍中，jstorm 的团队是这样介绍的：JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce 的系统，用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm 系统，Jstorm 将这个任务跑起来，并且按7 * 24 小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故障，调度器立即分配一个新的Worker 替换这个失效的Worker 。
因此，从应用的角度，JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用。
从系统角度，JStorm 一套类似MapReduce 的调度系统。
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架构－调度
实时调度系统 在线服务调度/隔离 Min Max 上云适配 通用运维
架构－分析引擎
ADS(分析数据库服务）
架构－分析引擎
极速的计算 能力
SQL/UDF/Join
自由的查询 能力
like/in/contains
智能的优化
列顺序/表顺序/……
分层的安全
列授权/公私钥
标准化
(DML/DDL)
数据层 压缩
链式
字典 类型 存储格式 自动化 半自动化 标准化
动态数据 DB隔离 资源层 上下线
Build 预 测 (DAG)
Cache 统一化
过载 元 保护 安全 数据 (7+)
跨机房 集群层 y
文档
23 +
Localit
滚动升级
多环境
应用
45 +
表
390 +
架构－分析引擎
DB 隔离 访问层 分区结果 Cache 路由 Cache 异步 长连接 局部聚合 长尾 DB 隔离 计算层 CBO
流式 计算
异步IO
内存 对齐
Cache
并发写 DFS
链式压缩 数据层
预排序
GCIH
原生类型
架构－分析引擎
Backup Task 访问层 Cost
Project 解析层 Push
Condition Replan
成本模型 Pattern
数据复用程度
预知pattern(数据，计算) 不可知
大数据 “小”数据
数据规模
实时数据的实时计算
模型
……
假设有N条数据，M个资源，共有n个module。第i个module 的吞吐为OI,调度的资源数为Pi
模型
平均延 时 优：模型简单；吞吐； 劣：数据时效性；倾斜； 面向吞吐；兼顾延时 离线 计算
架构－分析引擎
数据规模
万亿+
ADS
Oracle EssBase IBM Cognos
千亿+
百亿+ 十亿+ 千万+
M OLAP
Oracle EssBase IBM Cognos
RT OLAP
灵活性
预先建模
无需建模
架构－分析引擎
成本
hadoop/Impala y=ax+b
ADS y=c(1+floor(x/d))
阿里实时计算
和仲
简介
模型
架构
未来
简介
花名：和仲 姓名：强琦 个人介绍：读书的研究方向是机器学习基础理论，毕业后 一直从事搜索技术的研发，08年进入阿里后也一直在搜索 和广告技术领域，12年加入集团数据平台事业部，致力于 打造开放的大数据供应链基础设施平台。对机器学习，分 布式计算，搜索广告技术都有浓厚的兴趣。 微博：和仲Q
Condition Sink
Stat 计算层 Query
Cache Cost
Index Cost
Block Cost
UnCompress Cost
Scan Cost
Agg Cost
架构－分析引擎
UDTF
DMP lookalike
空间检 索 观象台 DMP
多值列
10x Perf intersect ion
架构
Auto tunning
架构
原语 Map Reduce Shuflle Union Merge 高级算子 Topk Join _windows
架构
架构
val input_table1=loadTable() for (i => 1 to 10) { val input_table2 = job1(input_table1) for (j => 1 to 5) { input_table2 = job2(input_table2) } table3 = job3(input_table2) input_table1 = table3 table3.checkpoint(); } table3.output()
源表 目标表 纬度表(本地化) 临时表（本地化） 中间表（本地化）
模型
有状态－>全局－> 性能->局部解
Current CheckPoint(flush-存储多版本-异步)
Incremental snapshot(i)
CPi Incremental snapshot(j) CPj Bi1 Bi2
粒度 全量 Partition/文 件/pull 计算 局部 有状态 生命周期 数据处理完，进程” 退出” Keep alive 容错监控 进程 数据-中间结果不 落地 面向 吞吐 延时 DAG 串行 并行
增量(流) Batch/内存 /push
模型
Map
void map(GalaxyRecord record); Reduce void reduce(X key, List<Y> values); Merge T merge(T oldValue, X key, Z value, StateGroup stateGroup); T rollback(T oldValue, X key, Z value, StateGroup stateGroup); mapOnly, mapreduce, mrm
请求次数
固定数据集
架构－分析引擎
Request
RT
QPS
Product
70M+
60ms
10000+
Developer User
60+
400+
Storage
Records
100TB+
500B+
Availability
99.99%
双机房热备
架构－分析引擎
访问层 (HSF/MySQL)
多接口
动态资源 元数据 发布隔离 (完全可交互)
简介
简介
面向应用
BI CDO
ISV
广 告
搜 索
天 猫
淘 宝
高 德
快 的
...
面向服务 面向数据 面向体验
数据服务平台
安全 审计
计量
数据隐私 数据跟踪 过程控制 元数据
通用数据体系 开发者平台 计算平台
面向计算
监控
面向资源
阿里云
实时 计算
简介
数据的时效性 计算的时效性 可枚举 不可枚举 交互式（增量） 无状态 有状态
未来
场景
延时 交互式
开放
benchmark 基础设施 数据服务
技术
统一计算框架
谢谢
方便的接口
REST/MySQL/MDX ODPS/RDS/OSS
弹性的多租户
资源隔离/元数据 /……Leabharlann 架构－分析引擎数据规模
万亿+
hadoop/HIV E
千亿+
百亿+ 十亿+
Impala Spa rk PowerDril l
ADS
RDBMS
千万+ 响应时间 10分钟+ 1分钟+ 10秒+ 1秒+ 100毫秒+
优：数据时效；倾斜友好 劣：建模复杂；调度复杂 面向延时；兼顾吞吐
集群吞吐
模型
增量模型 确定性 可加性 可逆性 交互式计算 并行DAG
Case
t1 = select a, sum(b) as b’from t0 group by a; t2 = select count(a) from t1 group by b’/10;
……
B(i+1)1 B(i+1)2
…… ……
B(j+1)1 B(j+1)2
……
Bin
B(i+1)k
B(j+1)k
架构
CORE
SQL 算子 计算框架 RUNTIME
实时调度
架构
Streaming
Adhoc CORE
Online machine learning
Incremental computing