• 关于 流数据 的搜索结果

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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。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:37 0 浏览量 回答数 0

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java中的流是个抽象的概念,当程序需要从某个数据源读入数据的时候,就会开启一个数据流,数据源可以是文件、内存或网络等等。相反地,需要写出数据到某个数据源目的地的时候,也会开启一个数据流,这个数据源目的地也可以是文件、内存或网络等等 Java中的流可以从不同的角度进行分类: 按照流的方向不同:分为输入流和输出流。 按照处理数据单位的不同:分为字节流(8位)和字符流(16位)。 按照功能不同:分为节点流和处理流。 四种基本流InputStream,OutputStream,Reader,Writer又分别有更具体的子类,分为文件流,缓冲流,数据流,转换流,Print流,Object流等,都分别有特定的功能或用来操作特定的数据

viacc 2019-12-02 01:03:39 0 浏览量 回答数 0

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第一步,画子系统的输入输出 把整个系统视为一个大的加工,然后根据数据系统从哪些外部实体接收数据流,以及系统发送数据流到那些外部实体,就可以画出输入输出图。这张图称为顶层图。 第二步,画子系统的内部 把顶层图的加工分解成若干个加工,并用数据流将这些加工连接起来,使得顶层图的输入数据经过若干加工处理后,变成顶层图的输出数据流。这张图称为0层图。从一个加工画出一张数据流图的过程就是对加工的分解。 可以用下述方法来确定加工:在数据流的组成或值发生变化的地方应该画出一个加工,这个加工的功能就是实现这一变化,也可以根据系统的功能决定加工。 确定数据流的方法 用户把若干数据当作一个单位来处理(这些数据一起到达、一起处理)时,可以把这些数据看成一个数据流。 关于数据存储 对于一些以后某个时间要使用的数据,可以组织成为一个数据存储来表示。 第三步,画加工的内部 把每个加工看作一个小系统,把加工的输入输出数据流看成小系统的输入输出流。于是可以象画0层图一样画出每个小系统的加工的DFD图。 第四步,画子加工的分解图 对第三步分解出来的DFD图中的每个加工,重复第三步的分解过程,直到图中尚未分解的加工都是足够简单的(即不可再分解)。至此,得到了一套分层数据流图。 第五步,对数据流图和加工编号 对于一个软件系统,其数据流图可能有许多层,每一层又有许多张图。为了区分不同的加工和不同的DFD子图,应该对每张图进行编号,以便于管理。

云篆 2019-12-02 01:21:32 0 浏览量 回答数 0

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所有大数据的生成均可以看作是一系列发生的离散事件。这些离散的事件是以时间轴为维度进行查看,即一条条事件流或数据流。流数据是指由数千个以上的数据源持续产生的数据。虽然流数据同样以数据记录的形式发送,但相对于离线数据,流数据的规模普遍较小。流数据产生的源头是持续的事件流,示例如下: • 使用移动或Web应用程序生成的日志文件。 • 网购数据。 • 游戏内玩家活动信息。 • 社交网站信息。 • 金融交易大厅或地理空间服务数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据。

LiuWH 2020-03-22 17:03:14 0 浏览量 回答数 0

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求助,两条数据流,一条实时日志数据流,一条配置信息流,将配置信息数据 broadcast#Flink

黄一刀 2020-07-24 16:00:02 2 浏览量 回答数 1

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什么是流流是基础,Continuous Views和transform则是基于流中的数据进行处理的手段。对于同一份数据,只需要定义一个流,写入一份即可。如果对同一份数据有多个维度的统计,可以写在一条SQL完成的(如同一维度的运算或者可以支持窗口的多维度运算),只需定义一个Continuous Views或transform。如果不能在同一条SQL中完成计算,则定义多个Continuous Views或transform即可。如果有多份数据来源(例如设计时就已经区分了不同的表)时,定义不同的流即可;什么是流视图?流视图,其实就是定义统计分析的QUERY, 例如select id, count(*), avg(x), ... from stream_1 group by ...; 就属于一个流视图。定义好之后,数据插入流(stream_1),这个流视图就会不断增量的进行统计,你只要查询这个流视图,就可以查看到实时的统计结果。数据库中存储的是实时统计的结果(实际上是在内存中进行增量合并的,增量的方式持久化)。什么是Transforms与流视图不同的是,transform是用来触发事件的,所以它可以不保留数据,但是可以设定条件,当记录满足条件时,就触发事件。例如监视传感器的值,当值的范围超出时,触发报警(如通过REST接口发给指定的server),或者将报警记录下来(通过触发器函数)。您的需求,可以通过transform 来触发事件,把对应的数据存储下来来实现。

卓刀 2019-12-02 00:43:12 0 浏览量 回答数 0

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说说你对单向数据流和双向数据流的理解

游客7iokfgo4yexey 2020-05-23 14:37:36 5 浏览量 回答数 1

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无法推流到ECS和从ECS获得媒体流数据

zhangwh 2019-12-01 19:52:14 1521 浏览量 回答数 1

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Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持Java、Scala和Python。 DataStream API,对数据流进行流处理操作,将流式的数据抽象成分布式的数据流,用户可以方便地对分布式数据流进行各种操作,支持Java和Scala。 Table API,对结构化数据进行查询操作,将结构化数据抽象成关系表,并通过类SQL的DSL对关系表进行各种查询操作,支持Java和Scala。 此外,Flink还针对特定的应用领域提供了领域库,例如: Flink ML,Flink的机器学习库,提供了机器学习Pipelines API并实现了多种机器学习算法。 Gelly,Flink的图计算库,提供了图计算的相关API及多种图计算算法实现。

茶什i 2019-12-02 03:19:11 0 浏览量 回答数 0

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"按照流的流向来分,可以分为输入流和输出流。 输入流:只能从中读取数据,而不能向其写入数据。 输出流:只能向其写入数据,而不能从中读取数据。此处的输入、输出涉及一个方向问题,对于如图10.1所示的数据流向,数据从内存到硬盘,通常称为输出流——也就是说,这里的输入、输出都是从程序运行所在内存的角度来划分的。 "

星尘linger 2020-04-12 10:41:11 0 浏览量 回答数 0

问题

如果数据流中的字段不一样,比如不同设备的监控数据项个数不同,在cep中可以动态开数据流吗?

黄一刀 2020-01-08 20:12:35 2 浏览量 回答数 1

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jQuery瀑布流 ajax加载动态数据问题 400 请求报错 

kun坤 2020-05-30 23:02:04 0 浏览量 回答数 1

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如何实现不管窗口时间,在Apache Flink中组合两个数据流?

【方向】 2019-12-01 20:27:43 662 浏览量 回答数 1

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sqlserver2008数据导入问题

遨游太虚 2019-12-01 21:12:12 3895 浏览量 回答数 3

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"按照流的角色来分,可以分为节点流和处理流。可以从/向一个特定的IO设备(如磁盘、网络)读/写数据的流,称为节点流,节点流也被称为低级流(Low Level Stream)。 处理流则用于对一个已存在的流进行连接或封装,通过封装后的流来实现数据读/写功能。处理流也被称为高级流。"

星尘linger 2020-04-12 10:45:28 0 浏览量 回答数 0

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批量计算目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储,在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等服务)通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。这套数据处理的方法论伴随着关系型数据库在工业界的演进而被广泛采用。但在大数据时代下,伴随着越来越多的人类活动被信息化、进而数据化,越来越多的数据处理要求实时化、流式化,当前这类处理模型开始面临实时化的巨大挑战。传统的批量数据处理模型传统的批量数据处理通常基于如下处理模型: 使用ETL系统或者OLTP系统构造原始的数据存储,以提供给后续的数据服务进行数据分析和数据计算。即下图,用户装载数据,系统将根据自己的存储和计算情况,对于装载的数据进行索引构建等一系列查询优化工作。因此,对于批量计算,数据一定需要预先加载到计算系统,后续计算系统才在数据加载完成后方能进行计算。 系统主动发起一个计算作业(例如MaxCompute的SQL作业,或者Hive的SQL作业)并向上述数据系统进行请求。此时计算系统开始调度(启动)计算节点进行大量数据计算,该过程的计算量可能巨大,耗时长达数分钟乃至于数小时。同时,由于数据累计的不可及时性,上述计算过程的数据一定是历史数据,无法保证数据的”新鲜”。您可以根据自己需要随时调整计算SQL,甚至于使用AdHoc查询,可以做到即时修改即时查询。 计算结果返回,计算作业完成后将数据以结果集形式返回给您,或者可能由于计算结果数据量巨大保存着数据计算系统中,您进行再次数据集成到其他系统。一旦数据结果巨大,整体的数据集成过程漫长,耗时可能长达数分钟乃至于数小时。 批量示意图 批量计算是一种批量、高时延、主动发起的计算。 您使用的批量计算的顺序是: 预先加载数据。 提交计算作业,并且可以根据业务需要修改计算作业,再次提交作业。 计算结果返回。 实时计算不同于批量计算模型,实时计算更加强调计算数据流和低时延,实时计算数据处理模型如下: 使用实时数据集成工具,将数据实时变化传输到流式数据存储(即消息队列,如DataHub);此时数据的传输变成实时化,将长时间累积大量的数据平摊到每个时间点不停地小批量实时传输,因此数据集成的时延得以保证。 此时数据将源源不断写入流数据存储,不需要预先加载的过程。同时流计算对于流式数据不提供存储服务,数据是持续流动,在计算完成后就立刻丢弃。 数据计算环节在流式和批量处理模型差距更大,由于数据集成从累积变为实时,不同于批量计算等待数据集成全部就绪后才启动计算作业,流式计算作业是一种常驻计算服务,一旦启动将一直处于等待事件触发的状态,一旦有小批量数据进入流式数据存储,流计算立刻计算并迅速得到结果。同时,阿里云流计算还使用了增量计算模型,将大批量数据分批进行增量计算,进一步减少单次运算规模并有效降低整体运算时延。 从用户角度,对于流式作业,必须预先定义计算逻辑,并提交到流式计算系统中。在整个运行期间,流计算作业逻辑不可更改!用户通过停止当前作业运行后再次提交作业,此时之前已经计算完成的数据是无法重新再次计算。 不同于批量计算结果数据需等待数据计算结果完成后,批量将数据传输到在线系统;流式计算作业在每次小批量数据计算后可以立刻将数据写入在线/批量系统,无需等待整体数据的计算结果,可以立刻将数据结果投递到在线系统,进一步做到实时计算结果的实时化展现。 实时示意图 实时计算是一种持续、低时延、事件触发的计算作业。您使用实时计算的顺序是: 提交实时计算作业。 等待流式数据触发实时计算作业。 计算结果持续不断对外写出。 模型对比下表给出了实时计算与批量计算两类计算模型的差别: 对比指标 批量计算 实时计算数据集成方式 预先加载数据 实时加载数据实时计算使用方式 业务逻辑可以修改,数据可重新计算 业务逻辑一旦修改,之前的数据不可重新计算(流数据易逝性)。数据范围 对数据集中的所有或大部分数据进行查询或处理。 对滚动时间窗口内的数据或仅对最近的数据记录进行查询或处理。数据大小 大批量数据。 单条记录或包含几条记录的微批量数据。性能 几分钟至几小时的延迟。 只需大约几秒或几毫秒的延迟。分析 复杂分析。 简单的响应函数、聚合和滚动指标。在大部分大数据处理场景下,受限于当前实时计算的整个计算模型较为简单,实时计算是批量计算的有效增强,特别在于对于事件流处理时效性上,实时计算对于大数据计算是一个不可或缺的增值服务。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:38 0 浏览量 回答数 0

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Android Message传递数据

爵霸 2019-12-01 19:30:28 1164 浏览量 回答数 1

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(Spark结构化流媒体)如何处理kafka主题中的旧数据

社区小助手 2019-12-01 19:23:49 528 浏览量 回答数 1

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三大类数据的实时处理逻辑在全链路上保证了流式计算的低时延。全链路实时计算示意图如下。 数据采集 您使用流式数据采集工具将数据流式且实时地采集并传输到大数据消息Pub/Sub系统,该系统将为下游实时计算提供源源不断的事件源去触发流式计算作业的运行。 流式计算 流数据作为实时计算的触发源驱动实时计算运行。因此,一个实时计算作业必须至少使用一个流数据作为源。一批进入的数据流将直接触发下游实时计算的一次流式计算处理。 数据集成 实时计算将计算的结果数据直接写入目的数据存储,这其中包括多种数据存储,包括数据存储系统、消息投递系统,甚至直接对接业务规则告警系统发出告警信息。不同于批量计算(例如阿里云MaxCompute或者开源Hadoop),实时计算天生自带数据集成模块,可以将结果数据直接写入到目的数据存储。 数据消费 实时计算一旦将结果数据投递到目的数据源后,后续的数据消费从系统划分来说,和实时计算已经完全解耦。您可以使用数据存储系统访问数据,使用消息投递系统进行信息接收,或者直接使用告警系统进行告警。

李博 bluemind 2019-12-02 01:42:41 0 浏览量 回答数 0

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在使用大数据开发套件时,一个任务流流下的一个shell节点、在如图图形界面下可以找到。但是在列表界面下找不到。,下面只显示一页数据。没有点击下一页按钮。节点找不到。

祁同伟 2019-12-01 20:16:18 34943 浏览量 回答数 1

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你好,我想问一下,我测试运行了一个工作流任务,工作流任务中 包含7个数据同步任务,后来因为某些原因终止了任务,一些节点已经运行完,一些还没有运行完,想问一下,那些没有运行完,即出现红叉的节点,会有数据插入到相对应的表里面吗?就是说,插入了一部分数据,然后被我终止,还是说,必须任务执行完,显示对号,数据才会插入到表中,中间终止任务,出现红叉,不会插入到数据到相对应的表?

祁同伟 2019-12-01 20:18:41 1096 浏览量 回答数 1

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为什么TCP发送数据要经过字节流、打印流?而UDP发送竟然如此的简单?

蛮大人123 2019-12-01 20:16:36 1256 浏览量 回答数 1

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使用流数据进行安卓端与服务端的传递,将图片转为流数据,传递给服务端,服务端根据流数据生成图片文件保存

爵霸 2019-12-02 02:18:02 0 浏览量 回答数 0

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Apache NiFi Crash Course Intro

福利达人 2019-12-01 21:22:13 373 浏览量 回答数 0

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网络数据传输,一般不会这么做的,至少逻辑上不是这样的。网络上传输数据,因为发送端和接收端,通常不能保证是两边是相同的编程语言,就算都是使用C语言,CPU字节序,或者CPU位数不一样,直接讲结构体的数据整理成流发送过去,数据排序或者长度会跟你想象的不一样。解释起来比较费篇幅。这里说下通常的解决办法:约定一个协议,协议规定好数据流中,每个字节的含义。发送端要保证按照协议要求组装好数据流。接收端按照协议规定读取出里面的数据(解析)。

a123456678 2019-12-02 02:40:24 0 浏览量 回答数 0

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并行流就是把一个内容分成多个数据块,并用不同的线程分别处理每个数据块的流。Java 8 中将并行进行了优化,我们可以很容易的对数据进行并行操作。Stream API 可以声明性地通过 parallel() 与 sequential() 在并行流与顺序流之间进行切换。

景凌凯 2020-04-12 22:59:07 0 浏览量 回答数 0

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下面从用户和产品层面来理解两类计算方式的区别。 • 批量计算 批量计算是一种批量、高时延、主动发起的计算。目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型:使用ETL系统或者OLTP系统进行构造数据存储,在线的数据服务(包括Ad-Hoc查询、DashBoard等)通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。这套数据处理的方法论伴随着关系型数据库在工业界的演进而被广泛采用。传统的批量数据处理模型如下图所示。 i. 装载数据 对于批量计算,用户需要预先将数据加载到计算系统,您可以使用ETL系统或者OLTP系统装载原始数据。系统将根据自己的存储和计算情况,对于装载的数据进行一系列查询优化、分析和计算。 ii. 提交请求 系统主动发起一个计算作业(例如MaxCompute的SQL作业,或Hive的SQL作业)并向上述数据系统进行请求。此时计算系统开始调度(启动)计算节点进行大量数据计算,该过程的计算量可能非常大,耗时长达数分钟乃至于数小时。由于数据累计处理不及时,上述计算过程中可能就会存在一些历史数据,导致数据不新鲜。 说明 您可以根据业务需要随时调整计算SQL后再次提交作业,您甚至可以使用AdHoc查询做到即时修改即时查询。 iii. 返回结果 计算作业完成后将数据以结果集形式返回给用户,由于保存在数据计算系统中的计算结果数据量巨大,需要用户再次集成数据到其他系统。一旦数据结果巨大,整体的数据集成过程就会漫长,耗时可能长达数分钟乃至于数小时。 • 实时计算 实时计算是一种持续、低时延、事件触发的计算作业。相对于批量计算,流式计算整体上还属于比较新颖的计算概念。由于当前实时计算的计算模型较为简单,所以在大部分大数据计算场景下,实时计算可以看做是批量计算的增值服务,实时计算更强调计算数据流和低时延。实时计算数据处理模型如下。 i. 实时数据流 使用实时数据集成工具,将实时变化的数据传输到流式数据存储(例如消息队列、DataHub)。此时数据的传输实时化,将长时间累积的大量数据平摊到每个时间点,不停地小批量实时传输,因此数据集成的时延得以保证。 源源不断的数据被写入流数据存储,不需要预先加载的过程。同时,流计算对于流式数据不提供存储服务,数据持续流动,在计算完成后就被立刻丢弃。 ii. 提交流式任务 批量计算要等待数据集成全部就绪后才能启动计算作业,而流式计算作业是一种常驻计算服务。实时计算作业启动后,一旦有小批量数据进入流式数据存储,流计算会立刻计算并得出结果。同时,阿里云流计算还使用了增量计算模型,将大批量数据分批进行增量计算,进一步减少单次运算规模并有效降低整体运算时延。 从用户角度,对于流式作业,必须预先定义计算逻辑,并提交到流式计算系统中。在整个运行期间,流计算作业逻辑不可更改。用户通过停止当前作业运行后再次提交作业,此时之前已经计算完成的数据是无法重新再次被计算。 iii. 实时结果流 不同于批量计算,结果数据需等待数据计算结果完成后,批量将数据传输到在线系统。流式计算作业在每次小批量数据计算后,无需等待整体的数据计算结果,会立刻将数据结果投递到在线/批量系统,实现计算结果的实时化展现。 使用实时计算的顺序如下: iv. 提交实时计算作业。 v. 等待流式数据触发实时计算作业。 vi. 计算结果持续不断对外写出。 计算模型差别对比。

LiuWH 2020-03-22 17:01:33 0 浏览量 回答数 0

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当使用处理流进行输入/输出时,程序并不会直接连接到实际的数据源,没有和实际的输入/输出节点连接。使用处理流的一个明显好处是,只要使用相同的处理流,程序就可以采用完全相同的输入/输出代码来访问不同的数据源,随着处理流所包装节点流的变化,程序实际所访问的数据源也相应地发生变化。

星尘linger 2020-04-12 10:45:38 0 浏览量 回答数 0

问题

Servlet通过数据流获取数据和通过getParameter获取有什么不同 请求报错 

kun坤 2020-05-30 17:25:41 0 浏览量 回答数 1

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java io流。Stream,处理大量的数据的,IO概念很多,包括磁盘IO和网络IO。当数据传输或者顺序写入磁盘的时候,或者从磁盘读取的时候,会以Stream的状态处理。Java提供了很多Stream类型,方便我们进行流操作。Jdk提供的流继承自四大类:InputStream(输入流),OutputStream(输出流),Reader(字符输入流),Writer(字符输出流)。

徐雷frank 2019-12-02 01:44:13 0 浏览量 回答数 0
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