流式表处理

快速业务开发时的救星就是这个 FastSparkStreaming-2.0.jar。支持Kafka和Spark Streaming结合，两种比较实用的plan 设计模式：缓存模式和窗口模式，对不同场景都挺友好。 缓存模式的逻辑比较直白：结果直接丢进Kafka，不玩窗口那一套，适合对实时性要求高但不追求批间状态的场景。比如日志收集系统，落一波 Kafka 就完事儿。 窗口模式就偏复杂点了，适合需要对数据做窗口聚合或的需求，比如 10 分钟交易统计啥的。这种模式不持久化中间批次结果，轻量一些，资源占用也小，蛮适合日常数据类任务。 要注意的是两种模式不能混着用，选哪个看你业务需求。文档和代码都在作者

流数据的世界里，Sybase CEP算是个老牌又靠谱的选手了。它不是传统意义上的数据库，而是个专门实时事件流的平台。你可以把它想象成金融交易、制造生产线、网络异常监测里的“事件捕手”，反应又快，逻辑还灵活，规则写好了基本不需要人值守，挺省事的。 事件驱动的流式是它的拿手好戏。你可以设置一个时间窗口，比如“过去 5 分钟”，它就会在这个范围内实时扫描数据流，看有没有你定义的“复杂事件”发生，比如连续几笔交易异常、或某设备连续超温。响应也快，几毫秒就能给你结果，适合对时效性有要求的业务。 如果你之前主要用传统数据库，那你得稍微转转思路：数据库是“捞数据”，CEP 是“截流数据”，一个历史，一个搞实

FlinkSQL 是 Flink 的一个简化数据的 SQL 接口，可以让开发者像写 SQL 一样轻松流数据和批数据。不需要太深的底层知识，你就能高效进行数据查询和转换。这个文档详细了 FlinkSQL 的核心功能，比如连接、聚合、窗口等，还有一些源码，你理解 FlinkSQL 的运行原理。你将看到 Flink 如何利用事件时间保证准确性，如何优化查询性能，甚至可以了解到如何在阿里云的环境下优化 Flink 作业的效率。如果你是想深入了解 FlinkSQL 的开发者，这个文档是好的参考资料哦！

利用 Hopsworks，可将结构化的 Spark 流式处理作为服务进行使用。

介绍了在Pandora大数据产品中应用基于Spark的流式处理引擎。该引擎能够实时处理大量数据流，为分析和决策提供支持。

百度数据工厂运用Spark引擎构建统一的计算平台，满足用户复杂分析、实时处理和数据挖掘的需求。平台整合多种解决方案，提供一站式数据处理服务。

Storm 是一种分布式、高容错的实时计算系统，适用于处理快速生成的海量数据流。其核心优势在于低延迟、高吞吐量以及易于扩展，广泛应用于实时数据分析、机器学习、风险控制等领域。

根据flink1.8官网文档实现了自定义StreamTableSource，并且输入流使用了kafkaStream，更贴近实际应用。官网文档内容简单且有漏洞，直接按照官网文档编写会导致运行失败。附件文档中的代码经过验证可以正常运行，同时实现了RetractStreamSink，供大家参考。

Kettle，即水壶，是一个ETL工具集，允许用户通过图形化界面管理来自不同数据库的数据。最新版本中加入了kafka cosumber控件，使其能够支持流式消息消费，主程序员MATT希望通过这一功能，将各种数据以指定格式高效流出。

基于数据库系统的 Rough 集模型的扩展挺有意思的，是它了一个实际问题：如何不一致的决策表。以前，Rough 集模型的知识约简算法只能一致的决策表，但这篇文章给出了一个方法，将不一致的决策表转化为一致的决策表。重点在于它不仅能保持核心和约简集合不变，而且算法的时间复杂度也比较理想。通过结合数据库系统的集合操作和 SQL，扩展后的算法仍然高效，适合大规模数据。你在类似问题时，可以参考一下这个方法，挺适用的。，如果你在做决策表相关的工作，扩展后的算法给你的项目带来不少好处。