流服务

构建事件驱动架构：Apache Kafka 流服务设计模式 本书深入探讨构建事件驱动系统的核心概念和模式，重点关注 Apache Kafka 作为流服务的应用。您将学习如何： 设计和实现高性能、可扩展的事件驱动架构。 利用 Apache Kafka 的强大功能来构建可靠的流处理管道。 掌握事件驱动模式，例如事件溯源、CQRS 和 Saga，以解决分布式系统中的常见挑战。 探索实际案例研究，了解事件驱动架构如何在不同领域中应用。 通过本书，您将获得构建现代、响应式应用程序所需的知识和技能，这些应用程序能够实时响应不断变化的业务需求。

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

知识流环境：网络数据挖掘实验 PPT

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

利用 Matlab 实施雨流计数法，轻松处理载荷数据。

流计算原理与应用 引言 传统的批处理系统难以满足实时性要求日益增长的应用场景，流计算应运而生。本章将深入探讨流计算的基本概念、核心原理以及典型应用。 基本概念 流数据: 区别于静态存储的数据集，流数据具有持续到达、无限增长等特点。 流计算: 对持续到达的数据流进行实时处理和分析，并及时输出结果。 核心原理 数据流模型: 探讨不同的数据流模型，如时间窗口、事件驱动等。 流处理引擎: 介绍常见的流处理引擎，如 Apache Flink、 Apache Storm 等，比较其架构和特点。 状态管理: 阐述流计算中的状态管理机制，包括状态存储、状态一致性等。 容错机制: 分析流计算的

业务计算的 Flink 测试总结，挺适合想搞清楚 Flink 在实际场景里到底值不值得上的你。报告里对比了几种典型的流计算任务，像是简单、时间窗口、精确计算啥的，还测了下性能和适配性，用的都是实打实的场景，靠谱。 Flink 的流式能力，在这篇测试里算是比较全面地展示了出来。不光跑了各种业务场景，还拉出来和公司原有流计算做了对比，时延、吞吐量一看就有数，适不适合，看看就知道。 测试方式也蛮实用：直接搭了套 Flink 加周边组件，跑了一遍完整流程。要是你公司也在考虑上 Flink，那这篇报告其实就像个入门地图，少踩不少坑。 顺带附上几个资源链接，想深入点可以看看： Flink 实时计算框

数据流驱动设计 数据流驱动设计是一种软件设计方法，它以数据在系统中的流动和转换过程为核心。这种方法强调识别和定义数据流，并根据数据流的特点来构建系统架构和模块划分。 在数据流驱动设计中，系统被分解为一系列相互连接的处理单元，每个单元负责对数据进行特定的操作或转换。数据在这些单元之间流动，最终生成系统所需的输出。 这种设计方法特别适用于处理大量数据的系统，例如数据处理流水线、实时数据分析系统等。其优势在于能够清晰地展现数据的流动过程，方便理解和维护系统逻辑，同时也易于实现并行处理和优化性能。

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实