下载文档原格式
分布式流处理技术综述分布式流处理技术是一种将数据流分布在多台计算机上进行实时计算的技术。
相较于传统的批处理技术，分布式流处理技术可以实时响应数据，并根据数据变化进行动态调整。
分布式流处理技术通常包括以下几个方面：流媒体处理、持续计算、实时数据分析、多源数据处理等。
其中，流媒体处理较为常见，可以应用于视频直播、在线游戏等方面，是一个具有成熟应用的领域。
目前，分布式流处理技术主要包括Apache Flink、Apache Storm和Apache Spark Streaming。
这些技术具有高可靠性、高性能和高扩展性等优点，为企业提供了实时计算的良好平台。
其中，Apache Flink是一个相较成熟的分布式流处理技术，具备低延迟、高吞吐量、高精度、具有有向无环图的流数据处理系统，可实现流处理中的常规函数（如过滤、映射、联系、窗口、聚合等）。
同时，Apache Flink还支持容错、流水线操作等特性，可以应用于流媒体处理、实时展现等大型数据处理场景。
Apache Storm是一种支持容错的分布式流处理技术，可以处理复杂、高吞吐量的实时计算场景。
Apache Storm可以通过构建流数据图，实现高性能、低延迟的数据计算和分析。
同时，Apache Storm适合于处理大数据集和大规模实时数据流，可以广泛用于数据分析和精细化。
Apache Spark Streaming同样是一种分布式流处理技术，可使Apache Spark快速处理大规模实时流数据。
Apache Spark Streaming只需进行一次计算、就可同时处理实时流和批量数据。
并且，Apache Spark Streaming还针对不同类型的数据，提供了丰富的支持程序库，可以灵活应用于实时流处理和批处理任务。
总之，分布式流处理技术在大数据时代得到了广泛应用，为数据的高效处理、分析和应用提供了有力支持。
我们相信，随着技术的不断发展，分布式流处理技术将会越来越成熟，并且应用于更多更广泛的领域。
分布式系统中的流式计算与实时分析在当今信息化的时代，数据量正以指数级的速度增长。
面对这样庞大的数据量，如何高效地进行数据处理和分析成为了一项重要的任务。
传统的大数据处理方式已经不能满足实时性的需求，而分布式系统中的流式计算和实时分析技术应运而生。
一、流式计算的概念及特点1.1 流式计算的定义流式计算是指按顺序接收一系列数据并实时处理的计算模式。
相比于传统的批量计算，流式计算具有实时性和连续性的特点。
1.2 流式计算的特点- 实时性：流式计算能够在数据到达时立即处理，减少数据处理的延迟时间。
- 连续性：流式计算处理的数据是连续不断的，可以实时地接收和处理数据流。
- 有界处理：由于数据流是连续的，流式计算通常采用有界处理方式，即只处理一定时间窗口内的数据。
二、流式计算的应用场景2.1 金融行业在金融行业，流式计算可以用于实时交易风险控制、实时支付欺诈检测、实时市场行情分析等领域。
通过流式计算，能够及时发现异常交易行为和市场趋势，提高金融系统的安全性和监管能力。
2.2 电商行业在电商行业，流式计算可以用于订单实时处理、用户行为分析、实时推荐等方面。
通过对用户行为的实时分析，可以迅速响应用户需求，提供个性化推荐，提升用户体验和购买转化率。
2.3 物联网领域在物联网领域，大量的传感器数据产生了海量的数据流。
通过流式计算，可以对传感器数据进行实时处理和分析，及时发现设备故障和异常状况，提高设备的可靠性和运维效率。
三、实时分析的概念及技术3.1 实时分析的定义实时分析是指在数据到达时立即对数据进行分析处理的技术。
通过实时分析，可以及时发现数据中的模式和趋势，进行实时决策和调整。
3.2 实时分析的技术- 流处理引擎：流处理引擎是实现实时分析的核心技术。
它能够处理数据流，并提供低延迟、高吞吐量的数据处理能力。
- 分布式计算：实时分析通常需要借助分布式计算的能力，以满足大规模数据的处理需求。
- 机器学习算法：实时分析可以结合机器学习算法，对数据进行实时分类、聚类和预测，提供更精准的数据分析结果。
Profinet网络Profinet是一个工业以太网实时通信协议，是现代工业自动化的核心技术之一。
本文将介绍Profinet的基本概念、应用场景、性能特点以及未来发展方向。
一、Profinet的基本概念Profinet（Process Field Net）是由西门子公司推出的一种基于以太网的工业现场总线技术。
Profinet通信协议采用TCP/IP协议作为底层传输层协议，能够为企业提供高可靠性的实时通信，适用于在制造、过程和物流领域中的各种自动化应用。
从技术层面上来看，Profinet是一种分布式控制系统（DCS），它由位于主控制器（PLC）和从设备（I/O模块、传感器、执行器等）之间的通信组成。
Profinet的最大特点是其可扩展性和兼容性。
Profinet网络可以扩展至数百个节点，而且它可以轻松地整合和升级现有的自动化系统。
此外，Profinet的兼容性也非常好，可以与现有的基于TCP/IP协议的网络相容，如以太网、无线局域网（WLAN）和广域网（WAN）。
二、Profinet的应用场景Profinet在各种工业自动化应用中都有广泛的应用。
下面列举了一些常见的应用场景：1. 离散制造业：在离散制造业中，Profinet可以用于控制各种机器和设备，例如机床、工业机器人等。
它可以支持现场总线和现场设备之间的大量数据交换。
这样就可以实现在整个生产过程中对生产计划、生产进度和生产数据进行实时监控和控制。
2. 过程制造业：在过程制造业中，Profinet可以用于控制各种工业设备，如化工厂、炼油厂、水处理厂等。
它可以实现过程数据的实时传输和监控，从而提高生产效率和质量。
3. 物流：Profinet可以用于控制自动化仓库，包括传送带、搬运机器人等。
它可以使物流系统更加高效，提高货物的生产效率。
4. 交通：Profinet可以用于控制交通信号灯。
它可以使交通系统更加智能化，提高交通安全和效率。
5. 公共设施：Profinet可以用于控制建筑自动化系统，如空调、照明和安防系统等。
大规模数据的实时处理与分析技术详解随着互联网的快速发展和智能设备的普及，数据规模呈现爆炸式增长的趋势。
大规模数据的产生使得传统的数据处理和分析方法无法满足实时性和效率的需求。
因此，针对大规模数据的实时处理与分析技术应运而生。
大规模数据的实时处理与分析技术是通过使用分布式计算框架和高速处理引擎，以及优化的数据存储和访问方式，实现对海量数据的实时处理和分析。
下面将详细解释一些常见的大规模数据实时处理与分析技术。
1. 分布式计算框架：分布式计算框架是一种将任务分解为多个子任务并在多个计算节点上并行处理的技术。
常见的分布式计算框架包括Apache Hadoop、Apache Spark和Apache Flink等。
这些框架利用数据分片和任务调度等机制，将大规模数据的处理任务拆分为多个小任务，然后在多个计算节点上同时执行，以提高处理效率。
2. 高速处理引擎：高速处理引擎是指能够高效执行实时数据处理操作的软件组件或系统。
这些引擎采用了一系列针对实时数据处理进行优化的算法和数据结构，能够在短时间内处理大规模数据流。
常见的高速处理引擎包括Apache Kafka和Apache Storm等。
这些引擎利用了消息队列和并行计算等技术，实现对实时数据流的高效处理。
3. 优化的数据存储和访问方式：为了提高大规模数据的实时处理和分析效率，需要采用一些优化的数据存储和访问方式。
例如，利用列存储技术和索引技术可以提高数据的读取速度；利用分区和分片技术可以提高数据的写入和查询速度。
常见的优化数据存储和访问方式包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Apache Cassandra和Apache HBase等。
除了上述技术，还有一些其他的技术也被广泛应用于大规模数据的实时处理和分析中。
例如，流式计算技术可以对实时数据流进行连续计算和分析；机器学习和深度学习技术可以挖掘大规模数据中的隐含模式和规律。
大规模数据的实时处理与分析技术在各个领域都有广泛的应用。
大数据处理中的分布式计算与流处理随着互联网的发展和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量越来越庞大，如何高效地处理这些海量数据成为了一个迫切的问题。
传统的数据处理方法已经无法满足当前的需求，因此分布式计算和流处理成为了大数据处理的重要方向。
分布式计算是一种利用多台计算机协同工作来处理大规模数据的方法。
它将数据划分成多个部分，分配给不同的计算节点进行处理，最后再将结果合并。
分布式计算的优势在于可以将大规模的计算任务拆分成小任务，充分利用多台计算机的计算能力，大大提高了数据处理的效率。
同时，分布式计算可以提供高可靠性和容错性，一台计算节点出现故障时，不会影响整个系统的运行。
常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
与分布式计算不同，流处理是一种实时处理数据的方式，数据一旦产生就立即进行处理，而不需要等待所有数据到达后才开始处理。
流处理适用于需要实时监控、实时分析和实时决策的场景，例如金融交易、在线广告等。
流处理的优势在于可以快速处理实时数据，及时发现问题和机会。
常见的流处理框架有Apache Storm、Flink等。
分布式计算和流处理有很多共同点，它们都是为了处理大规模数据而设计的。
在实际应用中，往往需要将两者结合起来，构建一个完整的大数据处理系统。
例如，将流数据实时处理，同时将处理结果存储在分布式数据库中，以供后续的分布式计算任务使用。
这样可以充分发挥分布式计算和流处理的优势，提高数据处理的效率和实时性。
然而，分布式计算和流处理也面临一些挑战。
首先，数据的一致性是一个重要问题，在分布式环境下，数据的一致性很难保证。
其次，系统的容错性和可靠性也是一个挑战，一旦某个计算节点出现故障，系统需要能够快速恢复，确保数据处理不受影响。
此外，分布式计算和流处理的性能优化也是一个关键问题，如何提高计算和处理速度，降低延迟，是需要持续研究和改进的方向。
总之，分布式计算和流处理是大数据处理中不可或缺的两个重要方向，它们分别适用于不同的场景，但也可以结合起来，构建一个更加完整和高效的大数据处理系统。
V10.0.001 0204SuperMap技术体系介绍SuperMap产品体系介绍超图集团介绍新型三维GIS技术031云原生GIS(C loud Native GIS)C 新型三维GIS(New T hree Dimension GIS)大数据GIS (B ig Data GIS)人工智能GIS (A I GIS)（2006年+）SuperMap GIS 10iEulerOSK-UXx86Power ARM MIPS SW-64龙芯申威飞腾CentOS深度中标麒麟数据库操作系统CPUUbuntu银河麒麟凝思华为鲲鹏华为欧拉普华人大金仓瀚高南大通用浪潮K-DB华为GaussDB HBasePostgreSQL MongoDBMySQLElasticsearch 阿里PolarDB达梦神舟通用湖南麒麟Android *元心*中兴*海光新云东方浪潮兆芯虚拟化技术容器化技术弹性伸缩负载均衡集群技术智能运维……四驾马车一体化分布式存储和计算微服务动态编排多云环境智能运维…云端一体化GIS产品云边端一体化GIS产品空间大数据技术经典空间数据技术分布式重构大数据GIS 技术体系…iObjects for SparkDSFiDesktop Java iServer iManager iMobileSparkSpark Streaming ElasticsearchPostgres-XL MongoDBHBaseVector Tiles TensorFlowiPortaliObjects Python……城市设计、CIM 、新型三维GIS 技术WebGL/VRBIM+GIS倾斜摄影三维分析（GPU ）三维移动端三维渲染引擎二三维一体化GeoAI1AI for GIS2GIS for AI3融合AI 的帮助GIS 软件进行功能提升和完善将AI 的分析结果放到中，进行结果管理、空间可视化和分析。
2边缘GIS 服务器•SuperMap iEdge云GIS 服务器•SuperMap iServer •SuperMap iPortal •SuperMap iManagerWeb 端•SuperMap iClient JavaScript •SuperMap iClient Python•SuperMap iClient3D for WebGL移动端•SuperMap iMobile •SuperMap iTablet•SuperMap iMobile LitePC 端•SuperMap iObjects Java •SuperMap iObjects .NET •SuperMap iObjects C++•SuperMap iObjects Python •SuperMap iObjects for Spark •SuperMap iDesktopX •SuperMap iDesktop云边端10i 新增便捷易用的组件式开发平台大型全组件式GIS开发平台，提供跨平台、二三维一体化能力，适用于Java/.NET/C++开发环境。
如何利用Hadoop进行实时数据处理与流式计算随着大数据时代的到来，企业和组织面临处理海量数据的挑战。
传统的数据处理方法已经无法满足实时性和性能的要求。
在这种情况下，Hadoop作为一种分布式计算框架，成为了处理大数据的首选工具之一。
本文将介绍如何利用Hadoop进行实时数据处理与流式计算。
一、Hadoop的基本原理和架构Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要由Hadoop Distributed File System （HDFS）和MapReduce两部分组成。
HDFS是一个文件系统，用于存储大规模数据，并提供高容错性和高可靠性。
MapReduce是一种编程模型，用于将计算任务分解为多个小任务，并在分布式环境中进行并行计算。
二、实时数据处理与流式计算的需求随着互联网的普及和移动设备的快速发展，用户产生的数据量呈指数级增长。
传统的批处理方式已经无法满足实时性的要求。
实时数据处理和流式计算成为了处理大数据的新需求。
实时数据处理要求系统能够在数据到达时立即进行处理和分析，以便及时做出决策。
流式计算要求系统能够对数据流进行实时处理和计算，以便实时监控和预测。
三、Hadoop实现实时数据处理与流式计算的方法1. 利用Hadoop的批处理能力Hadoop最初是为批处理而设计的，但是通过合理的架构设计和调优，也可以实现一定程度的实时数据处理。
可以将数据分为不同的批次，每个批次的数据量适中，然后利用Hadoop的MapReduce模型进行并行计算。
这样可以在一定程度上提高处理速度，实现实时性要求。
2. 结合其他技术实现实时数据处理除了Hadoop本身的批处理能力，还可以结合其他技术来实现实时数据处理。
例如，可以使用Apache Storm或Spark Streaming等流式计算框架，将实时数据流与Hadoop集群结合起来。
这样可以实现数据的实时处理和计算，并且能够快速响应用户的需求。
3. 利用Hadoop的高可靠性和容错性Hadoop具有高可靠性和容错性的特点，这对于实时数据处理和流式计算非常重要。
分布式流数据实时计算平台iprocess强琦搜索平台2011-6-30Outline•业界的分布式计算产品•实时计算的背景•当前产品的应用场景和局限性•搜索，广告业务实时计算的需求•分布式流数据实时计算平台iprocess简介分布式流数据实时计算平台p简介•iprocess的架构和计算模型•如何编写iprocess的job•应用和进展•实际例子•未来规划•Q&A业界的分布式计算产品•GFS2,Bigtable,Megastore,Spanner Mapreduce,Hadoop Online,Mapreduce •Mapreduce Hadoop Online Mapreduce merge•S4,Dryad,Pregel,Dremel Cloudscale, perccolator, Caffeine •Cloudscale,perccolator,Caffeine•…方法论•What?是什么？•Why？为什么？•Why not？为什么我没有想到这一点？•What？它有什么缺点？•Better？有没有更好的？•WWWWB会贯穿整个分享。
MapreduceMapreduce shuffle Mapreduce-shuffleMapreduce接口Mapreduce-接口•Map•Reduce•Combine•Partition•GroupMapreduce特点和应用场景•特点–LOCAL单j b内串行–单job内串行–高吞吐量–模型简单–。
•应用场景–“重”计算（批量计算）Data balance computation balance–Data balance=computation balance–非图运算–非迭代运算Hadoop OnlineSchedule Schedule + Location mapreduce Pipeline requestmap reduceHadoop online •WWWWB?Mapreduce mergemap: (k1, v1) Æ[(k2, v2)]reduce: (k2, [v2]) Æ[v3]•WWWWB?S4S4•WWWWB?Dryad&&DryadLINQDryad &&DryadLINQ •Dryad is a general‐purpose distributedd i l di ib d execution engine for coarse‐grain data‐parallel applications. A Dryad application combines computational “vertices” with communication “channels” to form a dataflow graph. Dryad runs the application by executing the vertices of this graph on a set of available computers, communicating g as appropriate through files, TCP pipes, andyshared‐memory FIFOsDryadApplicationDryadLINQSawzall Pig, HiveSQL≈SQL LINQ, SQLSawzallLanguageParallelMap‐ReduceScopeHadoopExecutionDatabasesGFSCosmosDryadHDFSStorageBigTableAzureSQL ServerS3Dryad System Architecture Dryad System ArchitectureFIFO,Networkdata planeFiles, TCP,job scheduleV V VNS PD PDPDplaneJ b l t16controlJob manager clusterDryadDryad•select distinct p.objIDf h t ObjAll•from photoObjAll p•join neighbors n —call this join “X”•on p.objID= n.objIDp j j•and n.objID< n.neighborObjID•and p.mode= 1•join photoObjAll l —call this join Y“Y”•on l.objid= n.neighborObjID•and l.mode= 1•and abs((p.u‐p.g)‐(l.u‐l.g))<0.05•and abs((p.g‐p.r)‐(l.g‐l.r))<0.05•abs((p r p i)(l r l i))<005and abs((p.r‐p.i)‐(l.r‐l.i))<0.05•and abs((p.i‐p.z)‐(l.i‐l.z))<0.05•WWWWB?Pregel•图算法可以被写成是一系列的链式mapreduce作业。
图算法以被写成是系列的链式作业•可用性和性能。
Pregel将顶点和边在本地机器进行运算，而仅仅利用网络来传输信息而不是传输数据而仅仅利用网络来传输信息，而不是传输数据。
•MapReduce本质上是面向函数的，所以将图算法用mapreduce来实现就需要将整个图的状态从一个阶段传输到另外一个阶段，这样就需要许多的通信和随之而来的序列化和反序列化的开销列化和反序列化的开销。
•mapreduce作业中各阶段需要协同工作也给编程增加了难度，这样的情况能够在Pregel的各轮superstep的迭代中避g p p免。
PregelPregelPregel•WWWWB?Dremel•应用场景只读，不会涉及到迁移等。
DW。
•完全的按列存储，没有附加字段，如果需要返回正行则时间比较多。
•嵌套结构，展平为row不太容易，按列存储嵌套结构展平为不太容易按列存储需要恢复结构。
近似值，因为可以早停。
DremelDremel•Splitting Records into Columns Record Assembly•Record Assembly•Distributed•QUERY EXECUTION•mr可以从column获利•WWWWB?others•Cloudscale •Perccolator •Caffeine实时计算的背景•交互越来越频繁•利用用户反馈越来越模切•商业模式越来越实时（实时搜索、高频率交易、社交网络）•用户需求越来越个性化，实时化•海量流数据的产生•Mapreduce应用于批量计算场景-强调吞吐量•实时计算则强调单个记录的latency(freshness)当前产品的不足和局限性•Mapreduce：批处理，高吞吐量，LOCAL，M d批处理高吞吐量DATA BALANCE !=COMPUTATION BALANCE,同(join)etc构数据(join),无法实时，无法并行，etc…•mapreduce online：取巧的方法•mapreduce merge：将异构数据装入mr的框里将异构数据装入•S4：容错，业务逻辑复杂，checkpoin实现复杂•Dryad：使用复杂，模型不比mr强大•Pregel：专款专用专款专用•Dremel：专款专用搜索，广告业务实时计算的需求搜索广告业务实时计算的需求•不同于网页搜索•付费用户，对实时性要求更高•实时状态•收益更依赖平台，效果驱动，小修改大动作收益更依赖平台效果驱动小修改大动作•广告数据修改非常频繁•网站特殊业务逻辑务分布式流数据实时计算平台iprocess简介•一个分布式流数据实时计算引擎和平台。
基于该引擎的应用系统可以个分布式流数据计算引擎和平台基该引擎的应用系统以建模为有向图（非DAG)，其中“每个节点”为一个用户编写的插件，而”边“为插件定义的事件。
•基于iprocess的服务为：一张流程图，以及对应的节点插件和注册事件。
iprocess保证了上层系统的可扩展性，一致性和高可用性，并实现了实时计算，增量/批量，全量计算的并行和致性。
批量，全量计算的并行和一致性。
•服务化•目前可支持常驻任务，迭代任务等，支持多场景，多任务隔离，层级目录结构，每个目录结构都可以定制一致性策略和事务类型。
可支持增量MAP/REDUCE,支持灵活的事务冲突管理机制,分布式跨行跨表事务。
支持物视图级索支持高效p内核实支持物化视图和二级索引，支持高效的增量JOIN。
iprocess的内核实现高度的插件化，后续的系统功能扩充只需编写系统级插件即可，例如：join功能，二级索引，迭代任务等，只需编写相应的内核级插件。
Iprocess-应用场景和特点Iprocess应用场景和特点•应用场景–流数据–实时计算–离线计算•特点–基于事件–完全不同于MR的计算模型–兼容MR的模型–兼容pregel模型–简单的说是s4,hadoop online，percolator，pregel，dryad的混合体简介基本事件简介-基本事件•Recordz add record•Segment z add segment z batch add recordz timer recordz del segment z modifysegmentz full recordz del recordz occupy segmentz modify record简介基本接口简介-基本接口•int init(Context context);•int process(DataItem doc);•int resolve(List<Value> valueSet);•int uninit();•扩展接口…iprocess的架构和计算模型Stream realtimecomputingHadoop onlines4iprocess主要角色•Master：总控，任务加载配置总控任务载•PN:实际的执行节点。
•松粒度lockservice与高性能lockservice •时钟服务•配管，监控•IDE，模拟环境，调试环境iprocess实时iprocess-实时•MR为什么达不到实时？•iprocess如何做到实时？z记录级z流数据z事件触发z实时条件判断iprocess 逻辑存储结构iprocess-逻辑存储结构为什么要有hierarchical 的结构？iprocess的架构•Memory table:s4，bl¾优点：快，¾缺点：容错，共享•Shelter table：hadoop online¾优点：吞吐量，容错¾缺点：实时性•Global table：stream realtime computing ¾优点：全局共享，realtime，容错优点全共享容错¾缺点：吞吐量iprocess平滑•三者之间平滑过度•可以根据业务逻辑，数据特点制定参数可以根据SLA来在套系统下同时运行•来在一套系统下同时运行只有mt时，蜕变为s4只有st时，蜕变为mrt时蜕变为只有gt时，类似咖啡因后台系统三者可以任意组合，加以不同权重则显示出不同特点：1.响应时间；2.吞吐量；3.容错的组合Iprocess-主要过程Iprocess主要过程•插入数据•判断条件是否满足•满足条件，则触发相应事件•响应事件•查询注册processor•调度相应slots•任务隔离模块加载•执行•死锁检测•异常检测•异常数据清理iprocess扩展接口•Map•Reduce:同构数据ok，异构数据？Join例子Reduce(key, list<v>)ÆReduce(key, tree<v>)•Combine•Partition：1对1，多对1，1对多•No group•均为基础接口扩展而来如何编写iprocess的job输入如何编写iprocess的job-输入输入•Table类：Table::open();Table::addSegment(Segment* pParent, string name, segInfo* );ScanStream* Table::startScan(schema);*bl(h)int32_t Table::endScan();•Segment类g gRow* Segment::get(key, schema);int32_t Segment::set(key, row);ScanStream* Segment ::startScan(schema);int32_t Segment ::endScan();Segment Segment::getParent();Segment*•Row类:Row::get(column);Row::set(column, pValue);•ScanStream类：类Row* ScanStream::Next();如何编写iprocess的job响应•响应事件：响应事件p();–int process(DataItem doc);–int resolve(list<Value> valueSet);–vector<VM> Partition(doc);–扩展接口都是process函数的再定制•Reduce(key, list<v>)•Reduce(key, tree<v>)•Reduce(key, tree<v>)Iprocess-localityIprocess locality•Mt•与St,gt pn部署在相同物理机器•数据的局部性由master来监控st，gt的master或者lockservice的metainfo，根据策l k i i f根据策略进行动态的processor迁移或者暂时组织数据的迁移或者容忍数据的迁移•Push computation to the data计算能力•Join是搜索广告应用最重头的离线计算•以前的join都是批量，大大制约搜索的实时性•接下来会主要以join为例，说明mapreduce 接下来会主要以为例说明为代表的批量计算和iprocess的计算区别。
