流處理技術在大大小小的公司中越來越受歡迎，因為它為許多已建立的用例（如資料分析，etl和事務應用程式）提供了很好的解決方案，同時發展了很多新的應用程式和商機。那麼，為什麼有狀態流處理變得如此受歡迎？我們首先回顧傳統的資料應用程式架構並指出它們的侷限性。接下來，我們介紹基於狀態流處理的應用程式設計 與傳統方法相比，它具有許多有趣的特徵，最後，我們簡要討論開源流處理器的發展。
數十年來，資料和資料處理在企業中無處不在。多年來，資料的收集和使用一直在增長，公司已經設計並構建了基礎架構來管理資料。大多數企業實施的傳統架構區分了兩種型別的資料處理：事務處理（oltp）和分析處理（olap）。
公司將各種應用程式用於日常業務活動，例如企業資源規劃（erp）系統，客戶關係管理（crm）軟體和基於web的應用程式。這些系統通常設計有單獨的層，用於資料處理（應用程式本身）和資料儲存（事務資料庫系統），如下圖所示。
應用程式通常連線到外部服務或直接面向使用者，並持續處理傳入的事件，如**上的訂
flink 2 概念 有狀態的流式處理
傳統批處理方法是持續收取資料，以時間作為劃分多個批次的依據，再周期性地執行批次運算。但假設需要計算每小時出現事件轉換的次數，如果事件轉換跨越了所定義的時間劃分，跨越了批次的時間邊界，傳統批處理會將中介運算結果帶到下乙個批次進行計算 除此之外，當出現接收到的事件順序顛倒情況下，傳統批處理仍會將中介狀態...
流式處理框架的特點
分布式的流處理是對無界的資料集進行連續不斷的處理，聚合，分析的過程。延遲需要盡可能的低 毫秒級或秒級 這類框架通常採用有向無環圖 dag 來描述和處理作業拓撲。線性處理也是一種dag 他們一般會抽取此類系統的底層通用模型，保證其易用性，健壯性和可擴充套件性。讓開發者專注於業務實現。流式處理框架一般會...
Storm流式處理框架概述
hadoop的高吞吐，海量資料處理的能力使得人們可以方便地處理海量資料。但是，hadoop的缺點也和它的優點同樣鮮明 延遲大，響應緩慢，運維複雜。有需求也就有創造，在hadoop基本奠定了大資料霸主地位的時候，很多的開源專案都是以彌補hadoop的實時性為目標而被創造出來。而在這個節骨眼上storm...