流式计算框架分享
第十一讲流计算图计算
量子恒道实时数据处理示意图
流计算的应用–实时交通信息管理
•IBM的流计算平台InfoSphereStreams能够广泛应用于制 造、零售、交通运输、金融证券以及监管各行各业的解决 方案之中，使得实时快速做出决策的理念得以实现。
汇总来自不同源的实时数据
InfoSphere Stream界面
流计算的应用–实时交通信息管理
Twitter数据系统分层处理架构
Storm应用领域
•流计算（Stream processing） •实时分析（Real-time analytics） •连续计算（Continuous computation） •分布式远程过程调用（Distributed RPC） •在线机器学习（Online machine learning） •更多…
Storm设计思想
•Storm认为每个Stream都有一个源头，它将这个源头抽象为Spouts。 Spouts流数据源，它会从外部读取流数据并发出Tuple。
Spouts流数据源，它会从外部读取流数据并发出Tuple。
Storm设计思想
•Storm将流的中间状态转换抽象为Bolts，Bolts可以处理Tuples，同时它也可 以发送新的流给其他Bolts使用。 Bolts消息处理者，所有的消息处理逻辑被封装在Bolts里面，处理输入的数据 流并产生输出的新数据流，可执行过滤，聚合，查询数据库等操作。
什么是流计算
流计算：对流数据实时分析，从而获取有价值的实时信息
流计算与关系存储模型的区别
主要区别有如下几个方面： •流中的数据元素在线到达； •系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序； •数据流的潜在大小也许是无穷无尽的； •一旦数据流中的某个元素经过处理，要么被丢弃， 要么被归档存储。因此，除非该数据被直接存储在 内存中，否则将不容易被检索。相对于数据流的大 小，这是一种典型的极小相关。
深入理解流式计算框架的设计原理
深入理解流式计算框架的设计原理流式计算框架是一种用于处理连续的、不断产生的数据流的计算框架。
它能够提供高效的实时数据处理能力，广泛应用于各个领域，包括实时分析、实时推荐、网络监控等。
流式计算框架的设计原理包括以下几个核心概念：1.数据流模型：流式计算框架基于数据流模型进行数据处理。
数据流模型是指将连续不断产生的数据抽象为一系列有序的数据记录组成的流。
这种抽象可以让框架更好地处理实时数据，并能够支持各种类型的数据流操作，如过滤、聚合、转换等。
2.分布式架构：为了处理大规模的数据流，流式计算框架通常基于分布式架构。
它将数据流分成多个分区，并将这些分区分布在不同的计算节点上，实现并行计算。
通过分布式架构，流式计算框架能够处理大规模数据并保证实时性能。
3.异步处理机制：流式计算框架的异步处理机制能够保证数据能够及时地被处理。
在数据产生时，框架会立即将数据发送到处理节点进行处理，而不需要等待所有数据都到达再进行计算。
这种异步处理的机制可以大大减少数据处理的延迟，并能够应对高并发的数据处理需求。
4.容错和恢复机制：流式计算框架需要具备容错和恢复能力，以保证数据处理的可靠性。
当计算节点发生故障时，框架会自动将该节点上的任务重新分配到其他节点上进行处理。
同时，框架还会支持数据备份，以保证即使数据丢失，也能够进行恢复处理。
5.高性能计算引擎：流式计算框架通常会提供高性能的计算引擎，以支持实时数据处理的需求。
这些计算引擎通常是基于并行计算和多线程技术实现的，能够充分利用计算资源，提高计算效率。
综上所述，流式计算框架的设计原理包括数据流模型、分布式架构、异步处理机制、容错和恢复机制以及高性能计算引擎。
这些原理共同作用，使得流式计算框架能够提供高效、可靠的实时数据处理能力，满足各个领域对于实时数据处理的需求。
流式计算框架的应用越来越广泛，如今已经成为实时大数据处理的重要工具。
在金融领域，流式计算框架可以用于实时交易监控、风险预警等场景；在物联网领域，流式计算框架可以用于实时设备监控、数据分析等场景；在在线广告领域，流式计算框架可以用于实时竞价、广告展示等场景。
统一批处理和流式计算框架
统一批处理和流式计算框架全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统一批处理和流式计算框架是当今大数据处理领域中的两大重要技术。
它们分别用于处理离线和实时数据，帮助企业有效地利用数据资源进行分析和决策。
本文将深入探讨统一批处理和流式计算框架的背景、原理、应用场景以及优势和挑战。
一、背景随着互联网的迅速发展和物联网、智能设备的普及，大数据的产生速度呈指数级增长。
传统的数据处理技术已经无法满足对大规模、多样性、高实时性数据的处理需求。
统一批处理和流式计算框架应运而生，成为解决大数据挑战的重要工具。
二、原理1. 统一批处理框架：典型的批处理框架有Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
批处理框架通过将数据划分成多个分区，分布式计算每个分区的数据，最后将结果合并。
这种方式适合处理大规模数据量，但实时性较差。
2. 流式计算框架：流式计算框架如Storm、Flink等，采用持续计算的方式处理实时数据流。
数据通过流式管道传输和处理，允许在数据生成和处理过程中快速响应和做出决策。
流式计算框架适合处理需要实时分析和决策的场景。
三、应用场景1. 统一批处理框架：适用于数据量大、批量处理的场景，如离线数据分析、数据挖掘、批量推荐等。
在电商、金融、广告等行业有广泛应用。
2. 流式计算框架：适用于实时监控、实时推荐、实时风控等需要实时决策的场景。
在智能家居、智能交通、智能制造等领域得到广泛应用。
四、优势和挑战1. 统一批处理和流式计算框架的优势在于能够满足不同业务需求的数据处理和分析需求，帮助企业实现数据驱动决策。
2. 统一批处理和流式计算框架也存在一些挑战，如数据一致性、计算性能、容错处理等方面的问题需要解决。
总结：统一批处理和流式计算框架是大数据处理领域的重要技术，通过结合批处理和实时计算，可以更好地满足企业对数据处理和决策的需求。
我们相信在未来的发展中，统一批处理和流式计算框架将会扮演越来越重要的角色，助力企业实现数据驱动的业务目标。
分布式实时(流)计算框架
MZ案例介02—GN平台采集
从2个GN平台采集Gn原始数据， 将原始数据的文档合并，上限 为50个文档。每个文档的大小 约为200MB，合并后的文档上 限为10GB。合并后的文档上传 至HDFS平台。 上传的HDFS目录分别是 /tmp/gn/1和 /tmp/gn/2， 再 根据上传的时间点建立新的目 录.
RDMS
整个数据处理流程包括四部分: 第一部分是数据接入层，该部分从前端业务系统获取数据； 第二部分是最重要的storm实时处理部分，数据从接入层接入，经过实时处理后传入 数据落地层； 第三部分为数据落地层，该部分指定了数据的落地方式； 第四部分元数据管理器。
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Storm实时计算业务接口
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Storm实时计算具体业务需求
(1) 条件过滤
这是Storm最基本的处理方式，对符合条件的数据进行实时过滤，将符合条件的数据保存下来，
这种实时查询的业务需求在实际应用中是很常见的。
(2) 中间计算
我们需要改变数据中某一个字段（例如是数值），我们需要利用一个中间值经过计算（值比 较、求和、求平均等等）后改变该值，然后将数据重新输出。
(3) 求TopN
相信大家对TopN类的业务需求也是比较熟悉的，在规定时间窗口内，统计数据出现的TopN， 该类处理在购物及电商业务需求中，比较常见。
(4) 推荐系统
正如我架构图中画的那样，有时候在实时处理时会从mysql及hadoop中获取数据库中的信息， 例如在电影推荐系统中，传入数据为用户当前点播电影信息，从数据库中获取的是该用户之前的 一些点播电影信息统计，例如点播最多的电影类型、最近点播的电影类型，及其社交关系中点播
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MediationZone--集中控制，分布执行
流式数据特征计算
流式数据特征计算流式数据（Streaming Data）是一种动态地连续生成并迅速流经系统的数据。
对于流式数据，特征计算是对数据流中的某些方面进行摘要和提取的过程，以便更容易理解和分析数据。
以下是流式数据特征计算的一些建议和常见方法：1. 基本统计特征：•均值（Mean）：流式数据的均值是流中数据的平均值，可用于了解数据的中心趋势。
•标准差（Standard Deviation）：流式数据的标准差表示数据的分散程度，有助于了解数据的变异性。
2. 分位数和百分位数：•中位数（Median）：数据流中值的中间点，对抗异常值的影响。
•分位数和百分位数：可以提供数据的不同分布情况。
3. 滑动窗口统计：•滑动窗口均值和标准差：针对数据流中的连续子序列进行统计计算，以捕捉数据的短期变化。
4. 频率和计数：•计数：统计数据流中的事件发生的次数。
•频率：计算在一定时间窗口内事件的发生频率。
5. 时间特征：•时间戳处理：提取和处理数据流中的时间戳信息，以分析数据的时序性。
•时序模式：通过检测数据流中的时序模式来了解可能的趋势和周期性。
6. 异常检测：•阈值检测：基于阈值的方法，识别流中的异常值。
•机器学习模型：使用机器学习算法来训练模型以检测流式数据中的异常模式。
7. 空间特征：•空间统计：对数据流中的地理位置信息进行统计和分析。
•空间模式：检测和分析数据流中的空间模式。
8. 实时可视化：•动态图表：使用实时可视化工具展示流式数据的动态变化，便于实时监控和决策。
特征计算的具体方法和技术取决于数据的性质、应用场景和需求。
在流式数据处理中，通常需要考虑实时性、内存占用、计算效率等因素。
实际应用中可能会结合多种方法来获取全面的特征信息。
tdengine 流式计算实例
tdengine 流式计算实例摘要：1.TDengine 概述2.TDengine 流式计算实例的应用场景3.TDengine 流式计算实例的搭建4.TDengine 流式计算实例的优化5.TDengine 流式计算实例的结论正文：TDengine 是一款高性能、可扩展的大数据处理引擎，广泛应用于实时数据处理、流式计算、批处理等场景。
本文将介绍TDengine 流式计算实例的应用场景、搭建及优化方法。
一、TDengine 概述TDengine 是由华为公司开发的一款大数据处理引擎，具有高性能、可扩展、易用性强等特点。
TDengine 支持流式计算、批处理等多种计算模式，适用于实时数据处理、离线分析等场景。
二、TDengine 流式计算实例的应用场景1.实时数据处理：适用于实时数据产生、需要实时分析的场景，例如实时风控、实时推荐等。
2.流式计算：适用于对实时数据进行复杂计算、需要低延迟的场景，例如实时统计、实时模型训练等。
3.实时监控：适用于对系统运行状态进行实时监控、实时报警的场景，例如实时监控CPU 使用率、内存使用率等。
三、TDengine 流式计算实例的搭建1.准备工作：安装TDengine，搭建相关环境。
2.创建流式计算实例：在TDengine 中创建流式计算实例，设置相关参数。
3.编写流式计算任务：编写实时数据处理任务，并将任务提交给流式计算实例。
4.监控任务运行：通过TDengine Web 界面监控任务运行状态，查看实时计算结果。
四、TDengine 流式计算实例的优化1.参数优化：根据实际场景需求，调整流式计算实例的参数设置，以提高计算性能。
2.任务优化：优化实时数据处理任务的代码，提高任务的运行效率。
3.资源优化：合理分配流式计算实例的资源，避免资源浪费，提高系统可用性。
五、TDengine 流式计算实例的结论TDengine 流式计算实例具有较强的实时数据处理能力，适用于多种实时计算场景。
云计算下流式计算技术详解
云计算下流式计算技术详解流式计算技术，作为云计算领域中的关键技术之一，正逐渐得到广泛应用和重视。
它具备实时、高效、可伸缩等特点，为大数据时代的应用带来了巨大的便利和发展机会。
本文将详细介绍云计算下的流式计算技术，包括其基本概念、工作原理、应用场景等。
一、流式计算技术概述流式计算技术，也被称为实时计算技术，是指对数据流进行实时处理和分析的技术。
它通过持续不断地接收和处理数据流，实现对大数据的实时分析和应用。
相比于传统的批处理技术，流式计算技术具备实时性强、处理速度快、资源利用率高等优势。
二、流式计算技术原理流式计算技术的核心是流处理模型，其中包括流数据源、流处理引擎、流处理作业等关键组件。
1. 流数据源流数据源是指产生数据流的源头，可以是传感器、日志、用户操作等，也可以是其他应用产生的数据。
流数据源会将数据流实时传输到流处理引擎中进行处理。
2. 流处理引擎流处理引擎是流式计算的核心组件，承担着实时接收数据流、实时处理和分析的任务。
它能够快速响应数据流的到来，进行计算和转换，并将计算结果实时输出。
3. 流处理作业流处理作业是基于流处理引擎构建的具体应用任务，通过定义数据处理流程、计算逻辑等实现对数据流的实时处理和分析。
流处理作业可以通过编程方式实现，也可以使用可视化工具进行配置。
三、流式计算技术的应用场景流式计算技术在众多应用领域中具有广泛的应用前景，以下是几个典型的应用场景：1. 实时监控与预警流式计算技术可以对传感器、监控设备等产生的实时数据进行实时分析，及时发现异常情况并进行预警。
2. 金融风控通过实时分析交易数据、用户行为等信息，流式计算技术可以帮助金融机构及时识别风险，做出及时决策。
3. 广告推荐流式计算技术可以分析用户的实时行为、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的广告内容，提升广告效果。
4. 物联网物联网设备产生的海量数据需要实时处理和分析，流式计算技术可以满足这一需求，实现对物联网设备的实时监控和管理。
统一批处理和流式计算框架
统一批处理和流式计算框架
接下来，我们来谈谈流式计算框架。
流式计算框架是一种用于处理实时数据流的技术工具，它能够对不断产生的数据流进行实时处理和分析。
这种框架的一个典型例子是Apache Flink，它提供了高性能的流式处理引擎，支持事件时间处理和状态管理，能够处理复杂的实时数据分析任务。
另外，Apache Storm也是一个流行的流式计算框架，它能够实现低延迟的数据处理和分析，适用于实时监控和实时报警等场景。
综合来看，统一批处理和流式计算框架在大数据处理中各有优势，统一批处理适用于对静态数据集进行批量处理和分析，而流式计算则适用于对实时数据流进行实时处理和分析。
在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据特点选择合适的框架或者将它们结合起来，以实现高效的大数据处理和分析。
希望这个回答能够满足你的要求。
flink 参数
flink 参数Flink 参数近年来，随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始关注实时数据处理和流式计算。
在这个领域中，Apache Flink 作为一个开源的流式处理框架，备受关注。
Flink 的强大功能和灵活性使其成为许多企业的首选。
在本文中，我们将重点介绍 Flink 的一些关键参数，以帮助读者更好地理解和使用这个框架。
让我们来了解一下Flink 的基本概念和架构。
Flink 是一个分布式流处理引擎，它可以处理无界和有界的数据流。
它的核心概念是流和转换操作。
流是一系列有序的事件，可以是无限的，也可以是有限的。
转换操作可以对流进行各种处理，包括过滤、映射、聚合等。
Flink 通过将数据流分成若干个子任务，并在集群中并行地执行这些任务，以实现高效的流处理。
在使用 Flink 进行流处理时，有一些重要的参数需要我们注意。
首先是并行度（parallelism）。
并行度是指并行运行任务的数量。
它可以通过配置文件或命令行参数来设置。
通常情况下，我们希望并行度与集群中的计算资源相匹配，以充分利用集群的计算能力。
但是并行度设置得过高也会导致资源浪费，因此需要根据实际情况进行调整。
另一个重要的参数是窗口大小（window size）。
窗口是指对数据流进行分段处理的一种方式。
窗口大小决定了每个窗口中包含的事件数量，可以根据业务需求进行设置。
较小的窗口大小可以提供更高的实时性，但也会增加计算和通信的开销。
较大的窗口大小可以提供更好的吞吐量，但会增加延迟。
因此，需要根据应用场景来选择合适的窗口大小。
除了并行度和窗口大小外，Flink 还有一些其他重要的参数。
例如，任务重启策略（task restart strategy）决定了任务在发生故障时的重启行为。
常见的策略包括无限重启、固定次数重启和不重启。
还有水位线（watermark）参数，用于处理乱序事件流。
水位线可以根据事件的时间戳来动态地确定，以保证事件的顺序性和准确性。
全面解析流处理框架Flink，以及和Python的结合
全⾯解析流处理框架Flink，以及和Python的结合楔⼦Flink 在⼤数据领域已经被应⽤的越来越⼴泛，很多⼤公司内部都有它的⾝影，那么问题来了，Flink 到底是⽤来做什么的呢？⾸先提到 Flink 必然绕不开流计算（或者说流式计算、流处理等等），没错，Flink 是⼀个分布式、⾼性能的流计算引擎。
⽐如天猫的成交额⼀分钟能破百亿，⼤屏实时监控等等，其背后靠的就是⼀套强⼤的流计算引擎来⽀撑，从⽽实时动态地得到统计结果。
⽬前在流计算领域，最主流的技术有：Storm、Spark Streaming、Flink，但是能同时做到低延时、Exactly-Once、以及⾼吞吐，在开源界只有 Flink 有这个能⼒。
⾯对⽇益增长的数据规模，以及延时越来越低的数据处理要求，流计算正在成为数据处理平台所必备的能⼒之⼀。
在好⼏年前，我们还停留在 Hadoop、MapReduce、Hive 上⾯，之后 Spark 项⽬异军突起、逐渐成为⼤数据领域的当红明星，即便现在很多公司所使⽤的仍是 Hadoop Spark 等离线处理技术。
但是在未来，流计算⼀定会成为分布式计算的主要⽅向之⼀，⽽如果想掌握流计算相关的技术，Flink 必然是我们的⾸选。
另外除了 Flink 之外，还会涉及到 Python，因为 Python 是⽬前的主流语⾔之⼀，所以 Python + Flink（pyflink）就诞⽣了。
并且我本⼈也是 Python ⽅向的，所以当涉及到使⽤代码操作 Flink 时，只使⽤ Python 进⾏操作。
尽管 Flink 对 Python 的⽀持不像Java 和 Scala 那么完美，但是对我⽽⾔没得选。
⼤数据技术发展从 Google 的三驾马车 GFS、MapReduce、BigTable 开始，⼤数据在不断地发展，⽽在⼤数据处理⾥⾯，计算模式可以分为四种。
⽽我们这⾥重点关注批计算和流计算，那么这两者有什么区别呢？1. 数据时效性不同：流式计算具有实时、低延迟等特点；批量计算则是⾮实时、⾼延迟的。
高效处理流式数据的常见算法与框架分析
高效处理流式数据的常见算法与框架分析高效处理流式数据的常见算法与框架分析随着大数据时代的到来，流式数据处理成为了重要的技术领域。
流式数据不仅数量庞大，而且具有时效性，需要及时、高效地处理。
在处理流式数据过程中，算法的选择和框架的使用至关重要。
本文将对高效处理流式数据的常见算法与框架进行分析，以期为读者提供指导和参考。
一、流式数据处理算法1. 滑动窗口算法滑动窗口算法是流式数据处理中常用的一种算法。
它通过将数据分为固定大小的窗口，然后在窗口内进行聚合操作或者计算窗口内的某些统计量。
滑动窗口算法可以有效处理连续的数据流，并在保证实时性的同时具备一定的容错性。
2. 布隆过滤器算法布隆过滤器算法是一种概率型的数据结构，用于判断一个元素是否存在于某个集合中。
在流式数据处理中，布隆过滤器可以用于去重，过滤掉已经出现过的数据，从而减少处理的数据量。
布隆过滤器的特点是占用内存较小，但可能会有一定的误判率。
3. 基于统计的算法基于统计的算法常用于流式数据的聚合操作和分析。
通过对数据流进行采样和统计，可以得到数据流的大致分布情况，进而可以进行一些预测和决策。
基于统计的算法在流式数据处理中可以帮助用户更好地理解和应用数据。
二、流式数据处理框架1. Apache StormApache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，广泛应用于大规模流式数据处理场景。
它提供了高可靠性、容错性和可扩展性的特性，支持多种编程语言，并且易于集成其他数据处理工具和系统。
2. Apache FlinkApache Flink是另一个开源的流式数据处理框架。
它提供了丰富的流式数据处理算子和函数库，支持事件时间处理、窗口操作和迭代计算等。
Apache Flink具有低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点，适用于流式数据处理的各种应用场景。
3. Apache KafkaApache Kafka是一个分布式流式数据平台，用于高吞吐量的数据订阅与发布。
流式计算框架分享ppt课件
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PART ONE
流式计算定义和特点
流式计算是针对连续不断，且无法控制数据流速的计算场景设计出的计算模型，常见的场景有搜索引擎、在线广告等
数据不止，计算不停无稳态数据，计算随数据变化不可控，计算速度随数据速度变化
定义
特点
2
PART ONE
主流流式计算框架
数据传输层Flume：Cloudera开源项目数据计算层Spark Streaming：Apache Spark子项目Storm：Apache顶级项目S4：Yahoo原型产品，未发布Elastic Search：Apche顶级项目，最流行的搜索引擎数据应用层Splunk：商业软件，机器日志分析引擎Druid：大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统
应用场景：金融反欺诈，反洗钱在线广告投放配套框架：HBaseRedis关系型数据库Kafka
谢谢！
主流流式计算框架
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PART ONE
流式计算模型技术路线技Βιβλιοθήκη 路线4PART ONE
Spark Streaming和Storm
计算模型：D-Stream模型优势：编程原语丰富，编程简单框架封装层级较高，封装性好可以共用批处理处理逻辑，兼容性好基于Spark，可以无缝内嵌Spark其他子项目，如Spark Sql，Mlib等劣势：调度耗时较大，不适合做实时性要求很高的需求稳定性相对较差机器性能消耗较大
计算模型：Actors模型优势：框架简单，学习成本低实时性很好，可以提供毫秒级延迟稳定性很好，框架比较成熟劣势：编程成本较高框架处理逻辑和批处理完全不一样，无法公用代码框架Debug较为复杂
应用场景：日志处理社交网站消息更新推荐系统运维报警配套框架：HBaseHDFSRedis关系型数据库Kafka
flink processfunction clear方法
flink processfunction clear方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Apache Flink 是一个流式计算框架，提供了丰富的API和功能来处理实时数据流。
在Flink 中，ProcessFunction 是一个非常重要的概念，可以用来对数据流进行精细的控制和处理。
在ProcessFunction 中，有一个非常重要的方法就是clear 方法。
clear 方法是ProcessFunction 类中的一个方法，用来清除状态和释放资源。
在Flink 中，ProcessFunction 可以通过状态来保存信息，并且可以在状态中存储一些临时数据或中间结果。
而clear 方法可以在任务终止的时候，或者在状态过期的时候被调用。
在这个方法中，可以做一些资源的释放和状态的清除工作，以保证代码的正确性和性能的提升。
在实际的应用中，clear 方法经常用来清除一些过期的状态或者中间结果。
在一个实时统计系统中，可能会保存一段时间内的数据统计结果，而当这些数据过期之后，就需要清除这些中间结果，以释放资源和避免数据混乱。
在这种情况下，clear 方法就可以被用来清除这些过期数据。
除了清除状态和释放资源之外，clear 方法还可以用来做一些其他清理工作。
可以通过clear 方法关闭一些网络连接或者释放一些资源锁，以避免资源的浪费和性能的下降。
在一些高并发的场景中，这些资源的释放和清理工作可以提高系统的稳定性和性能。
clear 方法是一个非常重要的方法，可以在Flink 的流式计算框架中被广泛应用。
通过清除状态和释放资源，可以保证系统的正确性和性能，避免资源的浪费和数据的不一致。
在编写Flink 程序的时候，一定要重视clear 方法的实现，以提高系统的稳定性和可靠性。
在实际的开发中，需要根据具体的业务和场景来合理地使用clear 方法。
可以在ProcessFunction 类中重写clear 方法，来实现自定义的清理逻辑。
flink聚合算子,输入一条输出多条
flink聚合算子,输入一条输出多条1.引言1.1 概述概述部分的内容：Flint是一个开源的流式处理框架，它提供了一套强大的聚合算子，可以用于实现各种基于流式数据的聚合操作。
本文将重点介绍使用Flink聚合算子解决“输入一条输出多条”的需求场景。
在传统的流式处理中，通常情况下，一条输入数据经过处理之后只会产生一条输出数据。
然而，在某些特定的场景中，我们可能需要根据一条输入数据生成多条输出数据。
例如，当我们需要将一条订单数据拆分成多条单品数据进行后续处理时，或者当我们需要对一组数据进行一对多关联时，都需要使用到输入一条输出多条的功能。
Flink提供了一系列灵活且高效的聚合算子，可以帮助我们实现这样的功能。
通过合理地配置聚合算子的参数和逻辑，我们可以将一条输入数据转换为多条输出数据，并且保证处理的性能和准确性。
本文将从Flink聚合算子的基本概念和原理入手，逐步介绍如何使用Flink来实现输入一条输出多条的需求。
首先，我们将详细介绍Flink聚合算子的基本功能和特性，包括聚合窗口的概念、聚合函数的类型以及聚合操作的实现原理。
然后，我们将以实际案例为例，讲解如何使用Flink聚合算子来实现输入一条输出多条的需求。
最后，我们将对本文进行总结，并对未来使用Flink聚合算子的发展进行展望。
通过本文的学习，读者将能够全面了解Flink聚合算子的原理和应用场景，掌握使用Flink聚合算子实现输入一条输出多条的技巧和方法，并且对未来Flink聚合算子的发展方向有一个清晰的认识。
希望本文能够为读者在实际应用中解决输入一条输出多条的需求提供一定的参考和帮助。
1.2 文章结构文章结构的设计是为了清晰地展示文章的各个部分，有助于读者更好地理解整篇文章的逻辑结构和内容安排。
本文的结构主要分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们会对文章进行概述，简要介绍本文要讨论的主题：Flink聚合算子和输入一条输出多条的需求。
java flink starrocks 案例
java flink starrocks 案例Flink是一个开源的流式计算框架，可以处理高吞吐量和低延迟的实时数据流。
Flink提供了丰富的API和库，方便用户进行数据的处理、分析和处理。
Flink支持事件时间处理、窗口和聚合操作，可以在大规模数据流场景中，处理海量数据的需求。
StarRocks是一个开源的分析型数据库，可以用于执行复杂的分析任务和实时的数据查询。
它以列式存储的方式存储数据，并且支持高并发的查询操作。
StarRocks提供了SQL接口，可以方便用户进行数据的查询和分析。
结合Flink和StarRocks，可以构建一个实时数据分析的系统。
Flink作为数据处理引擎，用于实时地处理数据流；而StarRocks则提供了高效的数据存储和查询能力，用于保存和查询处理结果。
下面是一个可能的Flink和StarRocks案例：1.场景描述：假设有一个电商平台，需要实时监控用户行为，如用户的购买行为、用户的浏览行为等，并及时统计和分析这些数据。
为了提供更好的用户体验和个性化推荐，每天晚上需要根据前一天的用户行为数据，计算出热门商品排行榜，并将结果存储到StarRocks中，以供后续查询和分析。
2.解决方案：为了实现上述需求，可以使用Flink作为数据处理引擎，实时处理用户行为数据，并将结果写入StarRocks。
首先，需要建立Flink作业，用于接收用户行为数据流，并进行实时的统计和分析操作。
可以通过Kafka等消息队列，将用户行为数据流发送给Flink作业。
在Flink作业中，使用Flink提供的API和算子，对数据流进行处理和分析。
例如，可以使用窗口操作，按照时间窗口对用户行为数据进行划分，并统计每个窗口内的用户购买行为次数。
然后，可以按照商品ID进行分组，计算出每个商品在每个时间窗口内的购买次数，得到热门商品。
最后，将计算结果写入StarRocks 中。
接下来，需要搭建StarRocks集群，并创建相应的表结构来存储热门商品数据。
flink decimal类型
flink decimal类型
Flink是一个流式计算框架，它支持处理大规模数据流。
在Flink中，decimal类型是一种用于精确表示小数的数据类型。
在计算机中，通常使用float或double类型来表示小数，但这些类型存在精度丢失的问题。
而decimal类型则可以避免这种精度丢失，因为它能够精确表示小数，并且支持大范围的数值。
在Flink中，decimal类型通常用于处理需要高精度计算的场景，比如财务数据或科学计算。
与其他数据类型相比，decimal类型需要更多的存储空间和计算资源，但可以提供更高的精度和准确性。
在Flink中，decimal类型的表示方式通常包括两部分，精度（Precision）和标度（Scale）。
精度表示数字的总位数，包括小数点前和小数点后的位数；而标度表示小数点后的位数。
通过精度和标度的设置，可以精确地表示需要处理的小数。
除了基本的表示方式，Flink还提供了一些支持decimal类型的函数和操作，比如加法、减法、乘法和除法等。
这些函数可以帮助开发者在处理decimal类型数据时进行精确计算，并且避免精度
丢失的问题。
总之，Flink的decimal类型是一种用于精确表示小数的数据类型，它在处理需要高精度计算的场景中具有重要的作用。
通过合理地设置精度和标度，并利用Flink提供的函数和操作，可以有效地处理小数数据，并保证计算的准确性。
第十一讲流计算图计算介绍
实时采集系统基本架构
流计算的阶段
阶段二：数据实时计算 •现在大量存在的实时数据，人们需要根据当前的数据实时的作出 判断。流计算在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕 捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去，在这种情况下： –能对流数据做出实时回应； –用户是被动的而DBMS是主动的。
数据实时计算示意图
Twitter Storm简介
•免费、开源的分 布式实时计算系 统 •简单、高效、可 靠地处理大量的 流数据 •Storm对于实时 计算的意义类似 于Hadoop对于批 处理的意义 •基于Clojure和 Java开发
Storm 流式计算
Twitter Storm简介
Twitter数据系统分层处理架构 •为了处理最近的数据，需要一个实时系统和批处理系统同时运行。要计 算一个查询函数，需要查询批处理视图和实时视图，并把它们合并起来 以得到最终的数据。 •Twitter中进行实时计算的系统就是Storm，它在数据流上进行持续计算， 并且对这种流式数据处理提供了有力保障。 •Twitter分层的数据处理架构由Hadoop和ElephantDB组成批处理系统， Storm和Cassandra组成实时系统，实时系统处理的结果最终会由批处理 系统来修正，正是这个观点使得Storm的设计与众不同。
Super Mario 2.0流计算框架 •海量数据实时计算引擎、实时流传输框架 •基于Erlang+Zookeeper开发 •低延迟、高可靠性
Super Mario 2.0(监控界面)
流计算的应用–量子恒道
实时数据处理流程 •Log数据由TimeTunnel 在毫秒级别内实时送达。 •实时数据经由Super Mario流计算框架进行处 理。 •HBase输出、存储结果 实现效果 •可处理每天TB级的实时 流数据。 •从用户发起请求到数据 展示，延时控制在2-3秒 内。
flink的原理
Flink是一个开源的流处理和批处理框架，它的核心原理是基于流式计算模型。
下面是Flink的一些关键原理：
1. 流式计算模型：Flink采用了流式计算模型，将数据流作为基本的计算单位。
数据流可以是无限的，可以实时地产生和处理。
Flink将数据流划分为有限的事件流，每个事件都可以进行处理和转换。
2. 事件时间和处理时间：Flink支持两种时间概念，事件时间和处理时间。
事件时间是数据产生的时间，而处理时间是数据进入Flink系统的时间。
Flink可以根据事件时间进行窗口操作，以便处理乱序事件和延迟数据。
3. 状态管理：Flink可以在处理过程中维护和更新状态。
状态可以是键值对、列表、集合等形式，用于存储中间结果和计算状态。
Flink提供了可靠的状态管理机制，可以将状态存储在内存、本地文件系统或分布式存储系统中。
4. 容错机制：Flink具有强大的容错机制，可以保证计算的准确性和可靠性。
Flink通过将数据流划分为有限的事件流，并将状态存储在可靠的存储系统中，以便在发生故障时进行恢复。
5. 数据流图：Flink将计算过程表示为数据流图。
数据流图由一系列的算子和数据流连接组成，每个算子都可以对数据流进行处理和转换。
Flink可以根据数据流图进行优化和调度，以提高计算性能。
总的来说，Flink的原理是基于流式计算模型，支持事件时间和处理时间，具有强大的状态管理和容错机制，通过数据流图进行计算和优化。
这些原理使得Flink成为一个高效、可靠和灵活的流处理和批处理框架。
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计算模型：D-Stream模型 优势： • 编程原语丰富，编程简单 • 框架封装层级较高，封装性好 • 可以共用批处理处理逻辑，兼容性好 • 基于Spark，可以无缝内嵌Spark其他子项目，
谢谢！
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如Spark Sql，Mlib等 劣势： • 调度耗时较大，不适合做实时性要求很高的需
求 • 稳定性相对较差 • 机Fra bibliotek性能消耗较大计算模型：Actors模型 优势： • 框架简单，学习成本低 • 实时性很好，可以提供毫秒级延迟 • 稳定性很好，框架比较成熟 劣势： • 编程成本较高 • 框架处理逻辑和批处理完全不一样，无法公用
代码 • 框架Debug较为复杂
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流式计算是针对连续不断，且无法 控制数据流速的计算场景设计出的 计算模型，常见的场景有搜索引擎、 在线广告等
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流式计算定义 和特点
特点
1. 数据不止，计算不停 2. 无稳态数据，计算随数据变化 3. 不可控，计算速度随数据速度变化
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主流流式计算框架
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数据传输层
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数据计算层
• Spark Streaming：Apache Spark子项目 • Storm：Apache顶级项目 • S4：Yahoo原型产品，未发布 • Elastic Search：Apche顶级项目，最流行的搜索引擎