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实时离线融合计算的数据同步实践
实时批量融合计算时，一般需要批量将数据推送到hbase供实时使用。本文将通过两个典型场景--累计场景与最新分区场景，讨论批量和实时衔接的设计方案，解决批量延迟可能导致的问题。 累计场景在之前的文章中讲述了实时离线结合共同计算客户180天累积交易金额的场景。这种情况下批量是计算178~T-2的累计值，实时算T-1,T两天的累计值。 批量将累计结果推送到hbase中，实时的计算结果关联hbase汇总批量结果后获得客户180天的累计值。具体的开发中，假设此hbase表的rowkey为客户号_分区时间，批量实时交互细节如下图所示。 以3号为例，批量计算了178天前~2号的累计结果推送到hbase中,hbase的rowkey是客户号_2号。实时等到4号的时候使用这份数据，并汇总实时自行计算的3号~4号数据得到180天的汇总。 此时可设计成实时计算最近3天的累计值（客户每天的累计值存下来，方便进行多天的累计）。如果发现hbase中客户号_2号的数据还未到，则向前取一天即取客户号_1号的数据进行汇总。
46910编辑于 2024-11-05- 来自专栏软硬件融合
融合的系统，融合的计算
欢迎关注软硬件融合： 编者按 之前文章中，我们介绍过复杂计算的概念，今天又给出了一个新的概念：融合计算。两者的区别在哪里？复杂计算是对需求的描述，而融合计算是对解决方案的描述。 系统架构：比如开放精简的RISC-v，异构计算逐渐走向异构融合计算，以及驾驭复杂计算的软硬件融合等。 更宏观的系统：如高性能的城域网、互联网，云网边端深度协同和融合等。 计算，既是宏观的，也是系统的。因此，这里我们给出一个综合的概念：融合计算。 融合计算 = 异构融合 x 软硬件融合 x 云边端融合 融合计算是在三个维度融合基础上的再融合： X轴，异构融合。通过异构融合计算，把各类异构算力的价值发挥到极致。 Y轴，软硬件融合。 Z轴，云边端融合。跨算力中心、跨不同云运营商、跨云边端融合的计算。
50310编辑于 2024-05-13 - 来自专栏深度学习与python
RocketMQ Streams：将轻量级实时计算引擎融合进消息系统
，消息队列流计算）。 将来还会发布和 Flink 的融合版本，RocketMQ Streams 可以直接发布成 Flink 任务，既可以享有 RocketMQ Streams 带来的高性能，轻资源，还可以和现有的 Flink 本篇文章主要从五个方面来介绍 RocketMQ Streams 实时计算平台： 首先简单先介绍一下什么是 RocketMQ Streams； 第二部分，基于 RocketMQ Streams 的 SDK bin/start-sql.sh sql_file_path 执行多个 SQL 如果想批量执行一批 SQL，可以把 SQL 放到 jobs 目录，最多可以有两层，把 sql 放到对应目录中，通过 start 5 RocketMQ Streams 的未来规划 打造 RocketMQ 一体化计算能力 1）和 RocketMQ 整合，去除 DB 依赖，融合 RocketMQ KV； 2）和 RocketMQ
1.2K20编辑于 2021-12-16 - 来自专栏AntDB数据库
AntDB“超融合+流式实时数仓”，谈传统数据库与流计算的有机融合
亚信科技AntDB数据库就是其中具有典型性的代表，也是国内为数不多的，率先研发并具备“超融合+流式实时数仓”能力的数据库。 （二）超融合架构，打造分布式数据库新纪元 上一个十年，随着国内金融、互联网行业高速发展，谈国产数据库，必谈分布式与云计算能力。 这些需求中，有些能够很容易地使用传统技术满足，但还有一些一定需要采用流式计算等实时处理能力才能支持。 数据库与流式处理的有机融合 流数据处理模式与传统数据库的内核设计有着极大的区别。 因此在流式数据实时处理领域，亚信科技AntDB数据库做了大量从零开始的创新性探索与研究，于2022年底推出AntDB-S流处理数据库引擎，彻底将流式计算与传统交易、分析型数据存储进行了融合，让用户可以在数据库引擎内 实时结果更准确：通过分布式事务的ACID特性，解决实时流数据处理中，数据容灾和一致性的问题，可以精确判断数据故障点，完成流事件的矫正计算和重统计。
89650编辑于 2023-03-03 - 来自专栏云计算D1net
云计算的融合之道
传统IT时代，主要的瓶颈是计算能力跟不上，虚拟化技术也很局限，所以有超大型机和大型的数据中心，将计算资源用最原始方式捆在一起，这个时候是需要合，整合计算能力。 大数据时代，是以数据为中心，设备和应用围绕着数据转，这个时候需要的是融合。 就像人类历史的发展一样，云计算技术发展符合合久必分，分久必合的规律。每一次的分合都是逐级进阶。 除了云计算开源技术之间的融合，云计算技术与其他开源技术传统软件也在融合，云计算与互联网的边界越来越模糊。 业务的融合 互联网与云计算行业的界限越来越模糊，大数据是产物也是衔接点，容器技术将应用轻化会加速融合进程。 目前一些云计算公司尝试开发自动化运维工具解决，但我认为不认识到开发与运维融合性，始终是治标不治本的，开发的时候就要想到运维，运维要理解开发。
93360发布于 2018-03-23 - 来自专栏数据科学
股票实时流计算
bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
2.9K40发布于 2018-12-20 - 来自专栏一点人工一点智能
改进特征融合的实时语义分割方法
实验结果表明，提出的分割方法满足分割的准确性和实时性要求，能够适用于实时语义分割任务中。00 引言语义分割是计算机视觉领域的一个基础问题其任务是对图像中的每一个像素点进行分类！ 上述算法主要是针对语义分割，实时语义分割算法不仅要求分割精度还需要保证分割的实时性Paszke等[13]通过对模型的剪枝进行加速，该方法优点是提升了推理速度并降低了计算复杂度，但其缺点是模型下采样的深度不够 但是由于注意力机制需要通过矩阵的点乘来确定其权重信息，会产生大量的计算，不适合实时分割语义网络。因此，本文借鉴SE和CBAM块提出了一个轻量级的基于空间和通道的注意力机制。 为此，本文提出了一个轻量级注意力模块，减少注意力机制中的计算量和参数量，满足语义分割的实时性。轻量级注意力模块(LAM)如图3所示，该模块受SE模块中的通道注意力和B块串联的启发。 双通道特征融合模块使用语义信息和位置信息推导出权重指导两者进行特征融合，提升了语义分割的精度和速度。轻量级注意力模块，增大了特征提取的感受野，降低了模型的计算量。
67910编辑于 2024-04-16 - 来自专栏实时流式计算
什么是实时流式计算？
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。 实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？ 而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。 由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网 ，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
3.1K40发布于 2019-08-20 - 来自专栏实时计算
什么是实时流式计算？
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。 实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？ 而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。 由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网 ，机器学习等技术的推广，实时流式计算将在这些领域得到充分的应用。
3.5K20发布于 2019-09-11 - 来自专栏Golang开发
实时流计算框架——Storm
storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的
2.5K30发布于 2019-05-29 - 来自专栏bgmonkey
FlinkSQL实时计算Demo
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11
3.5K20发布于 2021-04-09 Lambda架构：实时与批处理的完美融合
其核心创新在于整合离线计算与实时计算，融合不变性、读写分离和复杂性隔离等设计原则，可无缝集成Hadoop、Kafka、Spark、Storm等各类大数据组件。 ： 通过批处理校正实时处理结果，实现系统的最终一致性Lambda架构三层详解批处理层(Batch Layer)批处理层是Lambda架构的基础，负责存储完整的数据集并预先计算查询函数，构建对应的视图(View ： Speed Layer中引入的错误，在Batch Layer重新计算时可以得到修正，体现了CAP理论中的最终一致性复杂性隔离： 将复杂的实时处理逻辑隔离在Speed Layer，提高整个系统的鲁棒性可扩展性 算法HBaseHBase－Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统：利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群支持随机读写、批量写入具备良好的伸缩性和容错能力作为服务层提供高效查询能力 通过重新处理流数据来生成批处理结果适合可以接受重新处理历史数据的场景显著降低了系统复杂性混合架构许多企业采用混合架构，结合Lambda和Kappa的优点：核心场景保留Lambda架构的稳定性非核心场景采用Kappa架构简化实现总结Lambda架构通过巧妙的分层设计，完美融合了批处理和流处理的优势
44510编辑于 2025-10-18- 来自专栏媒矿工厂
RTC @SCALE | 实时通信与智能设备的融合
微软 Teams 的集团首席产品经理 Sandhya Rao 在视频中分享关于实时通信与连接设备的重要议题：实时通信在各种连接设备上的潜力。 例如，在 WiFi 覆盖不佳的地区，实时通讯将难以实现。另外，实时通讯将在未来几年内延伸到许多连接设备中，这将是一个不断增长的趋势；同时，借助人工智能的力量，实时通讯将得到加速和改进。 除此之外，我们知道虚拟现实和增强现实正在与实时通讯融合。 实时通信的未来展望 总的来说，对于实时通讯，这是令人兴奋的时刻。 我认为人工智能、连接设备与实时通讯的融合为我们提供了许多挑战和机会，我希望我们可以一起解决这些问题，在连接汽车、家庭设备或是其他设备上加以研究，以便日后工作者们实现更好的沟通和协作。
55450编辑于 2023-09-09 - 来自专栏全栈程序员必看
php实时刷新数据_批量短网址php搭建
http 短轮询： http端轮询是服务器收到请求不管是否有数据都直接响应 http 请求; 浏览器受到 http 响应隔一段时间在发送同样的 http 请求查询是否有数据; http 短轮询的局限是实时性低 一段时间; 两者不同点 间隔发生在服务端还是浏览器端: http 长轮询在服务端会 hold 一段时间, http 短轮询在浏览器端 “hold” 一段时间; 应用： 长轮询一般用在 web im, im 实时性要求高 , http 长轮询的控制权一直在服务器端, 而数据是在服务器端的, 因此实时性高; 像新浪微薄的im, 朋友网的 im 以及 webQQ 都是用 http 长轮询实现的; NodeJS 的异步机制貌似可以很好的处理 http 长轮询导致的服务器瓶颈问题, 这个有待研究. http 短轮询一般用在实时性要求不高的地方, 比如新浪微薄的未读条数查询就是浏览器端每隔一段时间查询的.
3K30编辑于 2022-11-04 边缘计算、多模态融合与医疗图像识别的融合应用
边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等先进技术的结合，正在重塑医疗服务的提供方式和质量。本文将深入探讨这些技术如何协同工作，为远程医疗带来革命性的进步。 应用案例： 一个远程监护系统可以利用边缘设备实时分析患者的生命体征数据。只有当检测到异常时，才会将警报和相关数据传输到云端，从而实现及时干预和资源优化。 多模态融合技术的重要性多模态融合是指将来自不同感知模式（如视觉、听觉、触觉等）的信息进行整合和分析的技术。在医疗领域，多模态融合可以提供更全面、准确的诊断信息。 技术融合带来的协同效应将边缘计算、多模态融合和医疗图像识别技术结合应用于远程医疗，可以产生显著的协同效应：实时分析：边缘计算设备可以在本地快速处理多模态数据和医疗图像，实现近实时的诊断支持。 结论：远程医疗正在经历一场由边缘计算、多模态融合和医疗图像识别等技术驱动的革命。这些技术的融合不仅提高了远程医疗的效率和准确性，还为患者提供了更便捷、个性化的医疗服务。
67210编辑于 2025-04-29量子计算与机器学习融合突破
经典机器学习在量子系统中的应用针对拥有数百量子比特（qubit）的量子计算机，完全表征其量子态超出当前能力范围，因为完整描述会随量子比特数量指数级增长。 量子机器学习的优势在量子学习场景中，研究展示了量子计算机处理某些量子系统特性的效率远高于经典计算机。 通过将量子数据存储在量子内存中并进行量子计算，最后获得经典答案，这种方法在特定情况下可大幅减少预测属性所需的实验次数。 与贝尔理论的传承该工作继承了约翰·贝尔的学术遗产，证明量子纠缠作为一种资源，能够实现传统方法无法完成的任务：更强大的计算、新型测量和通信方式。 量子计算的核心能力正是来源于处理高度纠缠的多量子比特状态，这是经典方法无法表示的。这项研究代表了量子计算与机器学习融合领域的重要进展，为未来量子技术的发展提供了新的理论基础和技术路径。
25910编辑于 2025-09-20- 来自专栏实时流式计算
用Spark进行实时流计算
项目，一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。 Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架（2.0和2.1是实验版本，从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后，Spark Streaming Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点，简单的说，就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。 基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎，使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式（DataFrame&SQL）。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。 Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?
3.1K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏云计算服务器
腾讯云批量计算介绍
批量计算概念介绍 引题：工作负载分类 工作负载的分类方法和标准多种多样，其中 Google 提出的一种简单的分类标准广受认可，即将工作负载分为服务型和批处理型。 理论上不会停止，对服务质量敏感，主要是线上业务 例如 web 服务，e-mail 服务等 批处理型 batch 运行时间从几秒到几天不等，对短时性能波动相对不敏感，主要是离线业务 例如日志分析等 公有云上的批量计算 随着云计算的快速发展，越来越多的、不同行业的用户开始使用公有云，批处理型负载显著增加。针对批处理型负载的需求，我们也通过新的产品形式来满足用户。
5.4K00发布于 2019-03-24 - 来自专栏互联网研发闲思录
spark实时计算性能优化
1、 计算提供两种模式，一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、 第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。 3、 第二步是召回集扩量，发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms，利用多线程多核计算，性能到6ms。 已在预发 5、 第四步召回集在扩量，如性能瓶颈是io，则使用jar包本地计算，但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务，服务已有待联调上线。 需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务，通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡，需排期配合。 第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似，后续会持续调研新的优化方式，并引入到线上。
1.5K90发布于 2018-01-03 - 来自专栏积累沉淀
Spark实时流计算Java案例
并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是，不是通过socketTextStream套接字，而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream
3K60发布于 2018-01-11
腾讯云开发者
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