〇、老师及课程介绍

 

 一、今日内容

 

二、实时计算理论解析

1、什么是实时计算

微批处理、流式处理、实时计算

 水流和车流的例子

spark streaming就是一种微批处理，水满了才处理，进入下一个地方

流式计算：没有等待

深入：红绿灯交替的场景是微批处理，就不是流式计算了

水流的场景是流式计算时：直饮机，自来水直接可以饮用，出水的过程没有停一停等一等

其他：水流、视频流、

2、数据处理的四大概念

 实时：微批处理或流式处理，20%，要求高，trouble shooting比较难

离线：80%的工作量

3、实时处理的价值

例如：送餐

4、应用场景：风控、欺诈、反欺诈

三、批处理框架比较

1、三种框架

2、storm发展历程

storm基于推特的storm自研产生

不流行的原因：开发语言不常用，准确性低，吞吐能力

阿里基于java重现，开发了jstorm

3、Spark Streaming的发展历程

为了解决准确性问题，以及吞吐量提升的问题

由流处理，转为微批处理语言

4、flink的发展历程

欧洲，德国柏林的小松鼠

5、性能对比

四、Flink介绍

1、flink在阿里的应用

2、技术栈

云计算节省成本，例如喝牛奶

流批一体，可以实现流处理，也可以实现批处理

3、适用于所有人的编程模型

越往上，越方便，越高效

越到底层，越易于troubleshooting

4、Flink核心内容-四个顶梁柱

查询状态

 

 

 水印标签就是等待的时间，为了解决网络延迟带来的影响-相当于黄灯

5、*数据流中的有限数据集

现象&技术方式-分段数汽车

数据或时间到了触发计算（汽车通行）

五、实战技术

1、技术和生活举例了解三个内容

固态水变液态水

sink：下沉

2、source

MySQL构成数据源

3、transform

通过水印标签watermark，实现了准确性

事件时间、摄入时间、处理时间

事件时间是客户端发生的时间

摄入时间是处理节点接收到的时间

处理时间是服务开始处理的时间

 

4、sink，把数据推送给谁

5、其他

val=value，是常量

var=variable，是变量

6、课程内容