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高青云速网站建设,腾讯企业邮箱登录入口,400网站建设,网站建设业务客户来源本笔记内容为黑马头条项目的热点文章-实时计算部分 目录 一、实时流式计算 1、概念 2、应用场景 3、技术方案选型 二、Kafka Stream 1、概述 2、Kafka Streams的关键概念 3、KStream 4、Kafka Stream入门案例编写 5、SpringBoot集成Kafka Stream 三、app端热点文章…本笔记内容为黑马头条项目的热点文章-实时计算部分 目录 一、实时流式计算 1、概念 2、应用场景 3、技术方案选型 二、Kafka Stream 1、概述 2、Kafka Streams的关键概念 3、KStream 4、Kafka Stream入门案例编写 5、SpringBoot集成Kafka Stream 三、app端热点文章计算 1、思路说明 2、功能实现 一、实时流式计算 1、概念 一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中输入是持续的可以认为在时间上是无界的也就意味着永远拿不到全量数据去做计算。同时计算结果是持续输出的也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高同时一般是先定义目标计算然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率往往尽可能采用增量计算代替全量计算。 流式计算就相当于上图的右侧扶梯是可以源源不断的产生数据源源不断的接收数据没有边界。 2、应用场景 日志分析 网站的用户访问日志进行实时的分析计算访问量用户画像留存率等等实时的进行数据分析帮助企业进行决策 大屏看板统计 可以实时的查看网站注册数量订单数量购买数量金额等。 公交实时数据 可以随时更新公交车方位计算多久到达站牌等 实时文章分值计算 头条类文章的分值计算通过用户的行为实时文章的分值分值越高就越被推荐。 3、技术方案选型 Hadoop Apche Storm Storm 是一个分布式实时大数据处理系统可以帮助我们方便地处理海量数据具有高可靠、高容错、高扩展的特点。是流式框架有很高的数据吞吐能力。 Kafka Stream 可以轻松地将其嵌入任何Java应用程序中并与用户为其流应用程序所拥有的任何现有打包部署和操作工具集成。 二、Kafka Stream 1、概述 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下 Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library它可以非常方便地嵌入任意Java应用中也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证 通过可容错的state store实现高效的状态操作如windowed join和aggregation 支持正好一次处理语义 提供记录级的处理能力从而实现毫秒级的低延迟 支持基于事件时间的窗口操作并且可处理晚到的数据late arrival of records 同时提供底层的处理原语Processor类似于Storm的spout和bolt以及高层抽象的DSL类似于Spark的map/group/reduce 2、Kafka Streams的关键概念 源处理器Source Processor源处理器是一个没有任何上游处理器的特殊类型的流处理器。它从一个或多个kafka主题生成输入流。通过消费这些主题的消息并将它们转发到下游处理器。 Sink处理器sink处理器是一个没有下游流处理器的特殊类型的流处理器。它接收上游流处理器的消息发送到一个指定的Kafka主题。 3、KStream 1数据结构类似于map,如下图key-value键值对 2KStream KStream数据流data stream即是一段顺序的可以无限长不断更新的数据集。 数据流中比较常记录的是事件这些事件可以是一次鼠标点击click一次交易或是传感器记录的位置数据。 KStream负责抽象的就是数据流。与Kafka自身topic中的数据一样类似日志每一次操作都是向其中插入insert新数据。 为了说明这一点让我们想象一下以下两个数据记录正在发送到流中 “ alice”1-“” alice“3 如果您的流处理应用是要总结每个用户的价值它将返回4了alice。为什么因为第二条数据记录将不被视为先前记录的更新。