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实时计算 Flink是什么?

2018-11-15 09:41:16 2445 1

转自实时计算:实时计算 Flink是什么?
目前对信息高时效性、可操作性的需求不断增长,这要求软件系统在更少的时间内能处理更多的数据。传统的大数据处理模型将在线事务处理和离线分析从时序上将两者完全分割开来,但显然该架构目前已经越来越落后于人们对于大数据实时处理的需求。

实时计算的产生即来源于对于上述数据加工时效性的严苛需求: 数据的业务价值随着时间的流失而迅速降低,因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。而传统的大数据处理模式对于数据加工均遵循传统日清日毕模式,即以小时甚至以天为计算周期对当前数据进行累计并处理,显然这类处理方式无法满足数据实时计算的需求。在诸如实时大数据分析、风控预警、实时预测、金融交易等诸多业务场景领域,批量(或者说离线)处理对于上述对于数据处理时延要求苛刻的应用领域而言是完全无法胜任其业务需求的。而实时计算作为一类针对流数据的实时计算模型,可有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算逻辑、平摊计算成本,最终有效满足实时处理大数据的业务需求。

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全部回答(1)
  • 李博 bluemind
    2019-07-17 23:14:17

    什么是流数据 ?

    从广义上说,所有大数据的生成均可以看作是一连串发生的离散事件。这些离散的事件以时间轴为维度进行观看就形成了一条条事件流/数据流。不同于传统的离线数据,流数据是指由数千个数据源持续生成的数据,流数据通常也以数据记录的形式发送,但相较于离线数据,流数据普遍的规模较小。流数据产生源头来自于源源不断的事件流,例如使用移动或Web应用程序生成的日志文件、网购数据、游戏内玩家活动、社交网站信息、金融交易大厅或地理空间服务,以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据。


    通常而言,实时计算具备三大类特点:

    实时(realtime)且无界(unbounded)的数据流

    实时计算面对的计算是实时且流式的,流数据是按照时间发生顺序地被实时计算订阅和消费。且由于数据发生的持续性,数据流将长久且持续地集成进入实时计算系统。例如,对于网站的访问点击日志流,只要网站不关闭其点击日志流将一直不停产生并进入实时计算系统。因此,对于流系统而言,数据是实时且不终止(无界)的。

    持续(continuos)且高效的计算

    实时计算是一种”事件触发”的计算模式,触发源就是上述的无界流式数据。一旦有新的流数据进入实时计算,实时计算立刻发起并进行一次计算任务,因此整个实时计算是持续进行的计算

    流式(streaming)且实时的数据集成

    流数据触发一次实时计算的计算结果,可以被直接写入目的数据存储,例如将计算后的报表数据直接写入RDS进行报表展示。因此流数据的计算结果可以类似流式数据一样持续写入目的数据存储。

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