Streaming System 第一章:Streaming 101
简介
Streaming101起源于在O'really上发表的两篇博客,原文如下:
https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101
https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102
其中对流式计算的设计理念做了非常透彻的介绍。现存的系统如Flink/Spark Structured Streaming的设计理念都是出自于上述文章。后其作者又写了一本介绍流计算原理的书《Streaming System》,更加详细的介绍了流计算的基本概念及设计框架等。本文即为其开篇第一章的概述。有志于深入研究流计算系统的读者,可以详细读一下两篇博客以及《Streaming System》原文
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[转载] 是时候学习真正的 spark 技术了
本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/awT4aawtTIkNKGI_2zn5NA 本站转载已经过作者授权。任何形式的转载都请联系原作者(孙彪彪/marketing@qiniu.com)获得授权并注明出处。 spark sql 可以说是 spark 中的精华部分了,我感觉整体复杂度是 spark streaming 的 5 倍以上,现在 spark 官方主推 structed streaming, spark streaming 维护的也不积极了, 我们基于 spark 来构建大数据计算任务,重心也要向 DataSet 转移,原来基于 RDD 写的代码迁移过来,好处是非常大的,尤其是在性能方面,有质的提升, spark sql 中的各种内嵌的性能优化是比人裸写 RDD 遵守各种所谓的最佳实践更靠谱的,尤其
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Streaming System 第二章:The What- Where- When- and How of Data Processing
本文由《Streaming System》一书第二章的提炼翻译而来,译者才疏学浅,如有错误,欢迎指正。转载请注明出处,侵权必究。 本章主要介绍鲁棒的处理乱序数据的核心概念,这些概念的运用使流处理系统超越批处理系统的关键所在。 路线图 上一章中,我们介绍了两个非常关键的概念: 事件时间和处理时间,只有在事件时间维度对数据进行处理,才能保证计算结果的准确性 窗口:窗口是处理无界数据流的通用方法,目前共有4类窗口。接下来我们介绍其他三个同样非常重要的概念: 触发器(Triggers)触发器是决定某个窗口何时输出的一种机制。作用跟照相机的快门相同,按下去,就能拿到某个时间点计算结果的快照。通过触发器,也能多次看到某个窗口的输出结果。因此可以实现迟到数据(late event)的处理。 Watermark(水印)Watermark是描述事件时间上数据完整
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