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通过流式数据集成实现数据价值（4）-流数据管道
第1篇：通过流式数据集成实现数据价值（1） 第2篇：通过流式数据集成实现数据价值(2) 第3篇：通过流式数据集成实现数据价值（3）- 实时持续数据收集 本篇为通过流式数据集成实现数据价值的第4篇—— 从实时源收集数据后，会将其添加到数据流中。流包含随时间推移可用的一系列事件，每个事件包含来源端的数据以及标识源端属性的元数据。 流可以是无类型的，但更常见的是，流的数据内容可以通过内部（作为元数据的一部分）或外部数据类型的定义来描述。流是无界的、不断变化的，可能是无限的数据集，与传统的有界，静态和有限批次的数据有很大不同。 流和批之间的差异 以下是数据流的主要用途: 促进异步处理 启用数据的并行处理 支持时间序列分析 在数据管道中的组件之间移动数据 在集群处理平台的节点之间移动数据 跨网络边界移动数据，包括数据中心到数据中心 数据流、流处理和数据交付不需要与数据摄入紧密耦合，它们可以在一定程度上独立工作。
1.1K30编辑于 2022-04-23 - 来自专栏KisFlow-Golang流式计算框架
Golang框架实战-KisFlow流式计算框架(4)-数据流
3.2 KisFlow数据流处理在KisFlow模块中，新增一些存放数据的成员，如下：kis-flow/flow/kis_flow.go// KisFlow 用于贯穿整条流式计算的上下文环境type KisFlow common.KisDataMap // 流式计算各个层级的数据源inPut common.KisRowArr // 当前Function的计算输入数据}buffer: 用来临时存放输入字节数据的内部 Buf, 一条数据为interface{}, 多条数据为[]interface{} 也就是KisBatchdata: 流式计算各个层级的数据源inPut: 当前Function的计算输入数据后续章节会使用到这几个成员属性 commitCurData() 会在Flow的流式计算过程中被执行多次。commitCurData()的最终目的是将将buffer的数据提交到data[flow.ThisFunctionId] 中 。 = nil {return err} // ========= 数据流 新增 ===========//流式链式调用for fn !
47110编辑于 2024-04-23 - 来自专栏码匠的流水账
langchain4j+springboot流式输出
序本文主要研究一下langchain4j+springboot如何实现流式输出步骤pom.xml <dependency> <groupId>dev.langchain4j </groupId> <artifactId>langchain4j-reactor</artifactId> <version>$1.0.0-beta1</ version> </dependency>application.yamllangchain4j: ollama: streaming-chat-model: base-url }); }); }StreamingChatLanguageModel提供了StreamingChatResponseHandler用于处理片段结果，结合Flux可以实现流式输出源码 doclangchain4j+ollama+deepseek小试牛刀
2.3K10编辑于 2025-02-24 - 来自专栏阿杜的世界
【译】使用Apache Kafka构建流式数据平台（1）何为流式数据平台？
这份指南的第一部分是关于流式数据平台（steam data platform）的概览：什么是流式数据平台，为什么要构建流式数据平台；第二部分将深入细节，给出一些操作规范和最佳实践。 何为流式数据平台？ 2010年左右，我们开始构建一个系统：专注于实时获取流式数据（stream data），并规定各个系统之间的数据交互机制也以流式数据为承载，同时还允许对这些流式数据进行实时处理。 流式处理：对流式数据进行持续、实时的处理和转化，并将结果在整个系统内开放。 在角色1中，流式数据平台就像数据流的中央集线器。 流式数据平台的角色2包含数据聚合用例，系统搜集各类数据形成数据流，然后存入Hadoop集群归档，这个过程就是一个持续的流式数据处理。流式处理的输出还是数据流，同样可以加载到其他数据系统中。
1.5K20发布于 2018-08-06 - 来自专栏奇点大数据
Flume：流式数据收集利器
在数据生命周期里的第一环就是数据收集。收集通常有两种办法，一种是周期性批处理拷贝，一种是流式收集。今天我们就说说流式收集利器Flume怎么使用。 使用flume收集数据保存到多节点 by 尹会生 1 使用flume 收集数据到hdfs 由于工作的需要，领导要求收集公司所有在线服务器节点的文本数据，进行存储分析，从网上做了些比较，发现flume 我这里的传感器数据被统一收集到了nginx中，因此只要实现将nginx数据输出到hdfs就可以完成汇总了，为了便于分析，nginx的数据打印到了一个固定文件名的文件中，每天分割一次。 那么flume一直监视这个文件就可以持续收集数据到hdfs了。通过官方文档发现flume的tail方式很好用，这里就使用了exec类型的source收集数据。 2 收集数据到多个数据源 完成了领导的任务，继续研究下flume的其他强大功能，测试了一下上面提到的数据同时推送到其他节点的功能，使用的方法就是指定多个channel和sink，这里以收集到其他节点存储为文件格式为例
1.5K60发布于 2018-04-11 - 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(7)-流式响应
接上节继续，流式响应在LLM应用中是改善用户体验的重要手段之一，可以有效缓解长耗时应用的用户焦虑感。 ，可以通过取消来停止流式执行 if ("node-3".equalsIgnoreCase(output.node())) { result.cancel(true ); } } 运行结果 代码中的org.bsc.async.AsyncGenerator是实现流式的关键接口，Graph调用stream()方法后，会得到该接口的实例，该接口的主要类图如下： 与 LangChain4j整合 从上面的类图可以看到，langgraph4j-langchain4j 包下，StreamingChatGenerator 也实现了AsyncGenerator接口，用它可以实现与 /src/main/java/org/bsc/langgraph4j/agent/_12_stream at main · yjmyzz/langgraph4j-study · GitHub
32810编辑于 2026-03-02 - 来自专栏程序随笔
聊聊流式数据湖Paimon(四)
("INSERT INTO SG VALUES (1, 3, 3, 3, 2, 2, CAST(NULL AS INT))"); sql("INSERT INTO SG VALUES (1, 4, 4, 4, 2, 2, CAST(NULL AS INT))"); sql("INSERT INTO SG VALUES (1, 5, 5, 3, 5, CAST(NULL AS INT), 4)"); assertThat(sql("SELECT a, b FROM SG")).containsExactlyInAnyOrder(Row.of(4, 4)); assertThat 生成的snapshot-xx，就是数据的版本号。 数据对齐 将 Checkpoint 插入到两个 Snapshot 的数据之间。 数据血缘提供了数据的来源、去向以及中间处理过程的透明度，帮助用户理解数据如何在系统中被处理和移动，以及数据是如何从原始状态转化为最终的可消费形态。
1.3K10编辑于 2023-12-29 - 来自专栏程序随笔
聊聊流式数据湖Paimon(三)
此类表适合 不需要更新的用例（例如日志数据同步）。 Append 场景特指"无主键"的场景，比如日志数据的记录，不具有直接Upsert更新的能力。 我们已经没有了桶的概念，也不保证流式读取的顺序。 我们将此表视为批量离线表（尽管我们仍然可以流式读写）。 这样，我们就可以轻松地对一个简单的数据目录进行并行压缩。 Sort Compact 每个分区中的数据乱序会导致选择缓慢，压缩可能会减慢插入速度。 将插入作业设置为只写是一个不错的选择，并且在每个分区数据完成后，触发分区排序压缩操作。 同一个桶中的每条记录都是严格排序的，流式读取会严格按照写入的顺序将记录传输到下游。 使用此模式，不需要进行特殊配置，所有数据都会以队列的形式放入一个桶中。
3.8K10编辑于 2023-12-26 - 来自专栏程序随笔
聊聊流式数据湖Paimon(五)
8081，就可以查看Flink的webui 高版本的Flink中已经没有bat脚本，可参考 flink新版本无bat启动文件的解决办法 补充缺失的依赖 Flink的框架搭建好之后，参考 新一代数据湖存储技术 are excluded from the application JAR by default. --> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j </groupId> <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId> <version>${log4j.version}</version> <scope >log4j-api</artifactId> <version>${log4j.version}</version> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version
70210编辑于 2023-12-30 - 来自专栏桥路_大数据
实时数仓：流式数据建模
流式数据模型 架构设计 数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。实时建模与离线建模类似，数据模型整体上分为5层（ODS、DWD、DWS、ADS、DIM）。 ? 其中ODS数据属于操作数据层，是直接从业务系统采集来的原始数据。在这一层上，数据与离线系统是一致的。 ODS层实时进入的数据，会进行去重、清洗等任务，适度做一些维度退化工作，清洗后的数据会存放到DWD层中，DWD数据明细层的数据会回流到消息队列中，从而实时同步到下游实时任务中，同时会持久化到数据库中供离线系统使用 所以维度数据，会由离线系统定期从ODS中获取数据，计算后存放在DIM层中。那为什么维度数据的延迟为T-2？虽然最好情况是使用T-1的数据，即昨天的数据进行计算。 所以为了保证数据一致性，T-1的维度数据虽然已经完成了计算，但不会直接使用，而是继续沿用T-2的维度数据。 数据流向 ODS、DWD层的数据会存放在消息中间件中，如Kafka。
1.9K20发布于 2021-01-06 - 来自专栏分享/效率/工具/软件
mybatis 流式读取大量MySQL数据
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/85100239 title: MyBatis 流式读取MySQL大量数据 date: 2.流式：多次获取，一次一行。 3.游标：多次获取，一次多行。 由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成Excel返回给客户端。 文章目录 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 开发环境： 实现步骤： 示例代码 心路历程 MyBatis 流式读取MySQL大量数据 背景： 最近公司提了个需求，说公司的旧系统的报表导出的时候 开发环境： jdk1.8 、intellij IDEA 2018 mybatis 3 、 springMVC 、Spring 4 实现步骤： 实现流式读取的方式不止一种，但是我只能说我解决的这种，对不起 list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据
7.9K30发布于 2019-09-18 - 来自专栏祝威廉
数据天生就是流式的
现在依然很多人使用Azkaban/Oozie等工具衔接各个系统，通过外力让数据进行流转。而随着流式计算慢慢成熟与稳定，数据必然如河水一般，天生就是流式的。 整个过程都是数据自我驱动进行流转，没有使用类似Azkaban/Oozie 等外部工具去让数据从一个系统流转到另外一个系统。 而我之前提出 Transformer架构 本质就是一个流式数据架构。 这个架构的核心概念是： 你开发的任何一个应用，本质上都是将两个或者多个节点连接起来，从而使得数据可以在不同节点之间流转 数据的流转必然由批量到流式 如果说在大数据领域，批量处理是第一次数据革命，那么流式处理则必然是第二次数据革命 从某种角度而言，批量是流式处理的一个特例，譬如隔天处理数据，本质就是时间窗口为一天的流式计算。当然我们也可以实现以数量为窗口的计算。 当你需要借助外力的时候，事情往往就变得并不美好了。 几句话 从另外一个角度而言，流式不过是一个具有无限数据的批处理过程。
43940发布于 2018-08-27 - 来自专栏程序随笔
聊聊流式数据湖Paimon(一)
翻译自 Apache Paimon官方文档 概览 概述 Apache Paimon (incubating) 是一项流式数据湖存储技术，可以为用户提供高吞吐、低延迟的数据摄入、流式订阅以及实时查询能力 流式数据湖是一种先进的数据存储架构，专门为处理大规模实时数据流而设计。在流式数据湖中，数据以流的形式持续不断地进入系统，而不是批量存储后处理。 Paimon提供以下核心功能： 统一批处理和流式处理：Paimon支持批量写入和批量读取，以及流式写入更改和流式读取表change log。 对于读取，支持如下三种方式消费数据 历史快照（批处理模式） 最新的偏移量（流模式） 混合模式下读取增量快照 对于写入，它支持来自数据库变更日志（CDC）的流式同步或来自离线数据的批量插入/覆盖。 例如，如果旧值为 4，则应在结果中加 1。 但如果旧值是 6，则应依次从结果中减去 1。 旧的value对于这些类型的消费者来说很重要。
4K11编辑于 2023-12-26 - 来自专栏信息化漫谈
淘宝大数据之流式计算
一、流式计算的应用场景 我们上一章讲到了数据采集。数据采集之后，如何利用数据呢？将采集的数据快速计算后反馈给客户，这便于流式计算。 流式计算在物联网、互联网行业应用非常之广泛。 2、流式数据是指业务系统每产生一条数据，就会立刻被发送至流式任务中进行处理，而不需要定时调度任务来处理数据。中间可能会经过消息中间件（MQ），作用仅限于削峰等流控作用。 四、流式数据的特点 1、时间效高。数据采集、处理，整个时间秒级甚至毫秒级。 2、常驻任务、资源消耗大。区别于离线任务的手工、定期调度，流式任务属于常驻进程任务，会一直常驻内存运行，计算成本高。 如果实时任务1分钟只能处理30秒钟采集的数据，那么只能造成系统崩溃。 4、应用局限性。实时数据处理不能代替离线处理。 4、数据服务 通过UI、BI等界面展示程序，将数据实时投影到大屏中，形成大家看到的图形、不断变幻的数字。 ?
2.6K40发布于 2019-09-24 - 来自专栏搜云库技术团队
Mybatis 流式读取大量MySQL数据
最近公司提了个需求 ，说公司的旧系统的报表导出的时候，数据量超过一万就导不出来了。经过分析，是旧系统做了限制。 在更新的时候，查看了导出时虚拟机GC情况，发现原先程序执行时，内存激增，经过Google决定采用流式读取对sql进行优化。 JDBC三种读取方式： 1、 一次全部（默认）：一次获取全部； 2、 流式：多次获取，一次一行； 3、 游标：多次获取，一次多行； mybatis默认采取第一种。 开发环境： jdk1.8 、intellij IDEA 2018 mybatis 3 、 springMVC 、Spring 4 实现步骤： 实现流式读取的方式不止一种，但是我只能说我解决的这种，对不起 list.add(resultContext.getResultObject()); } }); return list; } dao层：(重点) /** * 流式读取数据
4.3K20编辑于 2023-03-15 - 来自专栏程序随笔
聊聊流式数据湖Paimon(二)
当前的问题 Apache Paimon 最典型的场景是解决了 CDC (Change Data Capture) 数据的入湖；CDC 数据来自数据库。一般来说，分析需求是不会直接查询数据库的。 Immutable 的一个分区来计算 所以需要通过 CDC 的方式同步数据库的数据到数据仓库或数据湖里。 存储成本高：每天全量表一个分区存储所有数据，意味着 100 天就需要 100 倍的存储成本。 计算成本高：每天需要读取全量数据，与增量数据进行全量合并，在增量数据不多时浪费严重。 引入Paimon 和其它数据湖不同的是，Paimon 是从流世界里面诞生的数据湖，所以它在对接流写流读、对接 Flink 方面都要比其它数据湖做得更好。 流式入湖方式可以有如下多种方式： Flink SQL 入湖，SQL 处理，可以有函数等 Streaming SQL 的处理 Paimon 一键 Schema Evolution 入湖，好处是 Schema
2.3K20编辑于 2023-12-26 - 来自专栏从流域到海域
如何在Mule 4 Beta中实现自动流式传输
-4-beta-works 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 如何在Mule 4 Beta中实现自动流式传输 现在流传输就像喝啤酒那样简单！ Mule 4使您能够处理，访问，转换以及传输数据的方式有了令人难以置信的改善。对于特定的流式传输，Mule 4支持多个并行数据读取，没有副作用，并且用户无需先将数据缓存到内存中。 在Mule 4中，你不再需要担心回答以下问题： 哪些组件正在流式传输，哪些不是？ 流在是在此时被处理的吗？ 流到底在哪个位置？ 流在深层次意味着什么？ 示例1，示例2和示例3的所有缺陷也会变为当前值 流媒体对象 原始字节流不是Mule 4支持的流式传输的唯一情况。 这是一个允许连接器（如Salesforce）透明地访问分页数据的功能。这是一种流式传输！在底层，连接器读取了第一页，当它被使用时，它会去取下一页，从内存中丢弃前面的页面。
3.1K50发布于 2018-06-07 - 来自专栏数据库与编程
通过流式数据集成实现数据价值（1）
下面我们将详细介绍通过流式数据集成实现数据现代化，以帮助企业了解如何实现数据现代化。适用于解决现实世界中的业务问题。 我们从数据的历史开始：数据是什么？ 传统上我们是如何收集和使用数据的？当前我们如何管理超大规模实时数据的？然后，我们介绍实时流式数据集成的思想：它是什么以及为什么它对当今的企业如此重要。 我们还将探讨企业为从流式数据集成中获得价值所必须采取的步骤。从构建流数据管道开始，然后继续进行数据处理和数据分析。在最后，我们将讨论数据交付和可视化，以及数据的关键任务本质。 通过这些，您不仅会了解流式数据集成对于从实时数据中获取价值的重要性，还将对通过什么实现流数据的意义有所了解，以便解决现实世界中的业务挑战。 但是，最近对流式数据集成平台的介绍使这种处理更加容易实现。
75720编辑于 2022-04-23 - 来自专栏全栈程序员必看
大数据——数据流式处理「建议收藏」
一、概念 大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。 流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。 在数据连续到达的过程中，由于流携带了大量数据，只有小部分的流数据被保存在有限的内存中。流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。 批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。 Flume：一个可以收集例如日志、事件等数据资源，并将这些庞大数据从各项数据资源中集中存储的工具/服务。 3）提供上下文路由特征； 4）Flume管道基于事务，保证数据传送和接受的一致性； 5）Flume是可靠，高容错性的，提供定制。 · Flume结构 如图所示，数据发生器产生的数据被单个运行在数据发生器所在服务器上的agent所通过事件event的方式被收集，之后数据收容器从各个agent上汇聚数据存入HDFS或HBase
2.1K11编辑于 2022-08-31 - 来自专栏数据库与编程
通过流式数据集成实现数据价值(2)
第1篇：通过流式数据集成实现数据价值（1） 本篇为通过流式数据集成实现数据价值的第2篇——流式数据集成。 流式数据集成的集成组件要求任何此类系统都必须能够从这些企业源中的任何一个连续收集实时数据，而与数据源的类型或数据的格式无关。 流式数据集成解决方案需要向外扩展。在跨集群分发处理和内存存储数据时，它们需要利用单台机器上的处理器线程和内存。 流式数据集成既可以为批处理分析和机器学习提供只支持附加的数据存储，也可以为即时洞察提供实时的内存分析。 任何支持流式数据集成的平台都必须提供所有这些功能，以处理多个关键任务和复杂的案例。如果缺少这些属性中的任何一个，就不能说平台是真正的流式数据集成。
1.4K30编辑于 2022-04-23
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