还剩25页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
《流式基础原理》ppt课件•流式数据简介•流式数据处理基础目录•流式数据采集与传输Contents•流式数据计算引擎•流式数据处理最佳实践•流式数据处理挑战与未来发展01流式数据简介流式数据的定义与特点实时性不可预测性流式数据是实时生成和处理的,流式数据的产生通常无法完全具有很强的时效性预测,具有随机性和不确定性流式数据的定义无界性有序性流式数据是一种实时、连续、流式数据的大小和规模通常无流式数据中的事件通常按照时有序的数据序列,通常以事件法预知,且随着时间的推移不间顺序进行排列,具有有序性为单位进行生成和传输断增长流式数据的应用场景实时监控实时分析对大规模、实时的数据流进行对大规模、实时的数据流进行实时监控和分析,如网络流量实时分析和挖掘,如用户行为监控、金融交易监控等分析、市场趋势分析等实时推荐实时报警基于用户的行为数据和实时反对实时数据流进行监控和分析,馈进行个性化推荐,如电商平及时发现异常情况并触发报警,台的商品推荐、音乐平台的歌如安全监控、生产过程监控等曲推荐等流式数据处理的重要性01020304提高数据处理效率及时响应业务需求提高数据价值保障业务稳定性流式数据处理能够实时处理大流式数据处理能够及时响应业通过对实时数据流的深入分析实时监控和预警能够及时发现规模数据流,提高数据处理效务需求,为决策提供实时支持和挖掘,能够发现更多有价值异常情况并采取措施,保障业率的信息和趋势务的稳定性和安全性02流式数据处理基础流式数据模型010203流式数据定义数据来源数据特点流式数据是一种连续、快流式数据可以来自各种传流式数据具有高速、大量、速生成的数据,具有实时感器、日志文件、社交媒连续、无界等特性,需要性、连续性和无限性等特体、交易系统等采用特定的数据处理方法点来应对流式数据处理流程数据可视化将分析结果以图表、报表等形式进行可视数据分析和挖掘化展示,便于理解和应用对存储的数据进行深数据存储入分析和挖掘,提取数据清洗有价值的信息将处理后的数据存储数据采集对采集到的数据进行到数据库或文件系统通过各种方式采集流清洗和过滤,去除无中,以便后续分析和式数据,如API接口、效和错误数据应用消息队列等流式数据处理工具与平台Apache KafkaApache Flink用于构建实时数据管道和流应用的开一个开源的流处理框架,支持高性能、源平台,支持高吞吐量、低延迟的流低延迟的流数据处理,具有强大的状数据处理态计算能力Apache StormAWS Kinesis一个分布式实时计算系统,用于处理亚马逊云服务中的流处理服务,支持无界的数据流,具有高可靠性和容错实时数据采集、处理和分析性03流式数据采集与传输数据采集方法基于传感器采集网络抓包文件日志API接口读取和分析系统、应用利用各种传感器实时监通过网络抓包工具捕获通过调用第三方API接口程序产生的日志文件,测数据,如温度、湿度、流经网络的数据包,如获取数据,如天气预报、如系统日志、应用程序压力等网络流量、用户行为等股票行情等日志等数据传输协议TCP/IP协议UDP协议可靠的数据传输协议,适用于需要可靠传输不可靠的数据传输协议,适用于对实时性要的应用场景求较高的应用场景HTTP协议MQTT协议常用的应用层协议,适用于网页浏览、API轻量级的发布/订阅消息传输协议,适用于接口调用等场景物联网设备间通信数据压缩与存储数据压缩采用压缩算法对数据进行压缩,以减少存储空间和传输带宽数据存储将采集到的数据存储在数据库、文件系统或云存储等介质中,以便后续分析处理04流式数据计算引擎计算引擎的原理与架构计算引擎的基本原理流式数据计算引擎是一种实时处理大规模流式数据的系统,其基本原理是将数据流划分为一系列小的数据块,并使用计算资源对每个数据块进行即时处理计算引擎的架构流式数据计算引擎通常采用分布式架构,将数据流分发到多个计算节点上,通过并行处理提高整体处理能力数据流模型流式数据计算引擎采用数据流模型,数据以流的形式持续不断地输入,计算过程也是持续进行的,而不是批量处理计算引擎的性能优化数据压缩并行处理为了减少存储和传输开销,可以采用通过并行处理技术,将数据流分发到数据压缩技术对流式数据进行压缩,多个计算节点上,利用多核处理器和提高数据处理的效率分布式计算资源,提高数据处理速度内存优化在处理大规模流式数据时,内存优化是关键通过合理分配内存资源,减少内存占用,提高内存利用率计算引擎的部署与运维配置管理为了确保计算引擎的稳定运行,需部署环境要进行合理的配置管理,包括节点配置、网络配置、存储配置等流式数据计算引擎需要部署在高性能计算机集群上,具备良好的网络和存储基础设施,以满足大规模数据处理的需求监控与调优对计算引擎的运行状态进行实时监控,及时发现和处理问题,并根据实际需求进行性能调优05流式数据处理最佳实践数据清洗与预处理数据清洗数据转换数据归一化去除重复、无效或错误数将数据从一种格式或结构将数据缩放到特定范围,据,确保数据质量转换为另一种格式或结构,使其具有可比性和可解释以适应后续处理性数据聚合与转换数据聚合数据转换数据重塑对数据进行汇总、计算平均值、将数据从一种类型转换为另一种调整数据的维度和结构,使其更求和等操作,以得到更有意义的类型,例如文本转数字、分类变符合分析需求统计信息量转虚拟变量等数据存储与查询优化数据存储数据索引选择合适的存储介质和存储方式,确保数建立索引以加快数据查询速度,提高查询据的安全性和可访问性效率数据分区数据压缩将数据分成多个分区,以便并行处理和分使用压缩技术减少存储空间占用,同时优布式计算化数据传输效率06流式数据处理挑战与未来发展流式数据处理面临的挑战实时性要求高数据不稳定性流式数据是连续、快速产生的,要求处理系统能流式数据源可能不稳定,数据质量难以保证,需够实时响应,对计算和网络性能要求高要处理系统具备容错和自适应能力A BC D数据量大且复杂处理算法和模型更新流式数据量巨大,且结构复杂多变,给数据处理随着业务需求和技术发展,需要不断更新处理算和分析带来挑战法和模型,对系统的可扩展性要求高流式数据处理技术的未来发展方向0103更高效的处理性能云原生和容器化通过优化算法、使用新型硬件等利用云原生和容器化技术,实现技术手段,提高流式数据处理的流式数据处理的弹性扩展、动态性能调度和资源高效利用0204智能化处理安全和隐私保护利用机器学习和人工智能技术,加强流式数据处理过程中的数据实现流式数据的自动分类、预测安全和隐私保护技术研发和应用等智能化处理流式数据处理在各行业的应用前景0102金融行业电商行业实时风险控制、交易监控、欺诈检实时推荐、用户行为分析、库存管测等场景理等场景智能制造物联网实时监控、工艺优化、质量检测等实时数据采集、设备控制、数据分场景析等场景0304THANKS。