前言:前段时间接触过一个流式计算的任务,使用了阿里巴巴集团的JStorm,发现这个领域值得探索,就发现了这篇文章--Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Data Platform(Part 1).在读的过程中半总结半翻译,形成本文,跟大家分享. 最近你可能听说很多技术名词,例如"流式处理"."事件数据"以及"实时"等,与之相关的技术有Kafka.S

1.3 HDFS与流式数据/日志的问题 HDFS并不是真正的文件系统,至少从传统的认识来说不是这样,对于通常的文件系统来说,很多我们认为理所当然的东西并不适合于HDFS,比如挂载.这使得将流式数据装载进Hadoop中变得有些复杂.在通常的Portable Operating System Interface(POSIX)风格的文件系统中,如果打开文件并写入数据,那么在文件关闭前它会一直存在于磁盘上.也就是说,如果另一个程序打开了相同的文件并开始读取,那么它会读取到写入器写到磁盘上的数据.此外,如

在过去的一年里,我遇到了一些软件公司讨论如何处理应用程序的数据(通常以日志和metrics的形式).在这些讨论中,我经常会听到挫折感,他们不得不用一组零碎的工具,随着时间的推移将这些数据汇总起来.这些工具,如: - 运维人员使用的,用于监控和告警的工具 - 开发人员用于跟踪性能和定位问题的工具 - 一个完整独立的系统,商业智能(BI)和业务依赖其分析用户行为 虽然这些工具使用不同的视角,适用不同的场景,但是他们同样都是关注数据来源和类型.因此,许多软件团队说,"如果时间充裕,我们可以建立一个更好

摘要:大数据处理系统根据其时效性可分为批式大数据和流式大数据两类.上述两类系统均无法满足"事中"感知查询分析处理模式的需求.为此,从分析大数据应用场景入手,提出了"流立方"流式大数据实时处理技术和平台,在完整大数据集上实现了低迟滞.高实时的即席查询分析.目前基于"流立方"平台开发的业务系统已应用到金融风控反欺诈.机器防御等领域,具有广阔的应用前景. 1.引言 大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步.促进效益增长的关键支撑技术.根据数据处

首先从理解什么是数据流开始今天的分享,其实在真实的世界中,大部分的数据都是连续产生的数据流,比如手机上产生的GPS信号.用户在互联网上的行为.在线搜索.用户的点击.社交网络分享.即时通信以及一些传感器和物联网设备采集的日志信息等,这些数据都是连续产生的,自然就形成了数据流,在这些数据流产生以后,在很多场景下对于数据流的实时分析就会产生很大的价值. 接下来从大家比较熟悉的数据场景切入,比如大家经常会关注的股市情况,股价的波动其实就是实时数据的分析和聚合,除此之外大家在日常生活中还可能比较关心天气预

首先从理解什么是数据流开始今天的分享,其实在真实的世界中,大部分的数据都是连续产生的数据流,比如手机上产生的GPS信号.用户在互联网上的行为.在线搜索.用户的点击.社交网络分享.即时通信以及一些传感器和物联网设备采集的日志信息等,这些数据都是连续产生的,自然就形成了数据流,在这些数据流产生以后,在很多场景下对于数据流的实时分析就会产生很大的价值. 接下来从大家比较熟悉的数据场景切入,比如大家经常会关注的股市情况,股价的波动其实就是实时数据的分析和聚合,除此之外大家在日常生活中还可能比较关心天气预

背景 在物联网.监控.传感器.金融等应用领域,数据在时间维度上流式的产生,而且数据量非常庞大. 例如我们经常看到的性能监控视图,就是很多点在时间维度上描绘的曲线. 又比如金融行业的走势数据等等. 我们想象一下,如果每个传感器或指标每100毫秒产生1个点,一天就是864000个点. 而传感器或指标是非常多的,例如有100万个传感器或指标,一天的量就接近一亿的量. 假设我们要描绘一个时间段的图形,这么多的点,渲染估计都要很久. 那么有没有好的压缩算法,即能保证失真度,又能很好的对数据进行压缩呢? 旋

大数据workshop:<在线用户行为分析:基于流式计算的数据处理及应用>之<数据可视化:构建实时动态运营数据分析大屏>篇 实验背景介绍 了解更多2017云栖大会·成都峰会 TechInsight & Workshop. 本手册为云栖大会Workshop之<在线用户行为分析:基于流式计算的数据处理及应用>场的<数据可视化:构建实时动态运营数据分析大屏>篇所需.主要帮助现场学员熟悉并掌握DataV数据可视化的操作和使用. 实验涉及大数据产品 DataV

题外话 好久没写文章,发现写长文太辛苦了,所以慢慢往短文开始靠.这次算是第一个实践. 完全由流式计算构建的体系 部门目前核心其实就是流式计算,从根部开始(一个超大的Kafka集群)开始,延伸出一个超级庞大的树形结构.整个过程都是数据自我驱动进行流转,没有使用类似Azkaban/Oozie 等外部工具去让数据从一个系统流转到另外一个系统. 而我之前提出 Transformer架构 本质就是一个流式数据架构.  这个架构的核心概念是: 你开发的任何一个应用,本质上都是将两个或者多个节点连接起来,从而