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  • 课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。...
  • 理解实时数据流与离线数据流

    千次阅读 2019-07-16 19:53:19
    1.离线数据流: 该数据流日常周期性的(每周执行一...2.实时数据流: 该数据流一直保持运行状态实时的抽取(pull/push方式)数据源的数据,并在毫秒/秒级别写入存储引擎,在数据使用以及传输上达到实时效果(...

    1.离线数据流:

    • 该数据流日常周期性的(每周执行一次/每日执行一次/每小时执行一次)将某些数据源(Mysql/Oracle/CSV/…)等历史数据(全量数据/增量数据)迁移到某个存储引擎上(Hive/Hbase/….)。

     

    2.实时数据流:

    • 该数据流一直保持运行状态实时的抽取(pull/push方式)数据源的数据,并在毫秒/秒级别写入存储引擎,在数据使用以及传输上达到实时效果(冲数据产生 -> 数据被使用haoshihenduan)。

     

    3.T + 1:

    • 该含义常用在离线数据流中,代表T日产生的数据,T + 1 日被抽渠道数据仓库/数据库中。

     

    4.增量数据/全量数据抽取:

    • 增量数据:一个相对含义,针对于现在数据库的分区(按天做分区)我们只抽取数据源(例如mysql)中某一个时间标识的增量抽取方式。(例如 2019-07-06 <= time < 2019-07-07….)。

    • 全量数据:一个相对含义,针对于现在的数据库,我们每次抽取数据源表的抽取状态下的全部数据select * from xxxx, 然后将数据写入目的数据库。

     

    下图为实时数据流的例子:

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  • 大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中,批式大数据又被称为历史大数据,流式大数据又被称为实时大数据。复杂的批量数据处理(batch data ...基于实时数据流的数据处理(streaming d

    大数据处理系统可分为批式(batch)大数据流式(streaming)大数据两类。其中,批式大数据又被称为历史大数据,流式大数据又被称为实时大数据


    复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。

    基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。

    基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。


    实时计算,强调的是实时。

    比如小明要查看他去年一年的消费总额度,那么当小明点下统计按钮的时候,服务器集群就在噼里啪啦的赶紧计算了,必须在小明能够忍耐的时间范围内得出结果。这种计算的背后实现,一般都是冗余 + 各种高性能部件在做支撑,算法也对实时性做了优化,但实时计算并没有强调用那种算法,只要能保证高实时性的就行。实时计算与离线计算的最大区别,就是离线计算是人无法忍耐的时间进行计算,因此人不需要等待,把任务丢给计算机后,自己该干嘛就去干嘛

    流式计算,比实时计算要稍微迟钝些,但比离线计算又实时的多,而且主要强调的是计算方法。

    比如,服务器端,有一个值,是记录小明订单数量。当小明每买一件东西后,服务端立即发出一个交易成功的事件,该值接收到这个事件后就立即加1。如果用离线计算的方式来做,估计是在查询时,才慢腾腾的从低速存储中,把小明的所有订单取出来,统计数量。流式计算有点像数据库领域的触发器,又有些像事件总线、中间件之类的计算模式。


    1、什么是流式大数据,处理技术、平台及应用都是什么?
    http://www.duozhishidai.com/article-905-1.html

    2、Spark Streaming:大规模流式数据处理
    http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/37560609

    3、什么是流式数据访问?
    https://www.zhihu.com/question/30083497

    4、流式计算和实时计算有什么区别?
    https://www.zhihu.com/question/38996005


    展开全文
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    热门讨论 2010-05-06 15:29:51
    此excel 数据到20100504期数据 双色球实时数据请到此页面下载 http://www.szbinying.com/ssq/ssq.jsp
  • echarts 实时数据展示

    千次阅读 2019-01-19 10:21:18
    echarts 实时数据展示 1. 构建一个web项目 ​ 完成从后台拉取MySQL的数据到前端的准备工作,我自己是用的ssm框架,这里是属于web的工作,不过多赘述。 2.先写一个简单的echarts展示,测试下你的echarts是否可用 1) ...

    echarts 实时数据展示

    1. 构建一个web项目

    ​ 完成从后台拉取MySQL的数据到前端的准备工作,我自己是用的ssm框架,这里是属于web的工作,不过多赘述。

    2.先写一个简单的echarts展示,测试下你的echarts是否可用

    1) 到echarts的中文官网上下载ecahrtsde 的4.2最新版,不用去apache上下载,咱们有中文版的,一般下载源代码或者完整版这两种都可以

    在这里插入图片描述

    2)下载好直接放到web/js这个目录里就好了

    在这里插入图片描述

    3)新建一个jsp页面,开始简单的使用echarts

    <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
    <html>
    <head>
        <meta charset="utf-8">
        <title>数据展示</title>
        <script type="text/javascript" src="../js/echarts.js"></script>
    </head>
    <body>
    <h1 align="center">信息展示</h1>
    
    <div id="chartmain" style="width:1000px; height: 800px;"></div>
    
    </body>
    <script type="text/javascript">
        var base = +new Date(2014, 9, 3);
        var oneDay = 24 * 3600 * 1000;
        var date = [];
        var data = [Math.random() * 150];
        var now = new Date(base);
    
        function addData(shift) {
            now = [now.getFullYear(), now.getMonth() + 1, now.getDate()].join('/');
            date.push(now);
            data.push((Math.random() - 0.4) * 10 + data[data.length - 1]);
            if (shift) {
                date.shift();
                data.shift();
            }
            now = new Date(+new Date(now) + oneDay);
        }
        for (var i = 1; i < 100; i++) {
            addData();
        }
        option = {
            xAxis: {
                type: 'category',
                boundaryGap: false,
                data: date
            },
            yAxis: {
                boundaryGap: [0, '50%'],
                type: 'value'
            },
            series: [
                {
                    name:'成交',
                    type:'bar',
                    smooth:true,
                    symbol: 'none',
                    stack: 'a',
                    areaStyle: {
                        normal: {}
                    },
                    data: data
                }
            ]
        };
        setInterval(function () {
            addData(true);
            myChart.setOption({
                xAxis: {
                    data: date
                },
                series: [{
                    name:'成交',
                    data: data
                }]
            });
        }, 500);
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('chartmain'));
        myChart.setOption(option);
    </script>
    </html>
    

    4)写完之后运行一下,看你的web界面是否有图形

    在这里插入图片描述

    如果成功,就可以进行下一步操作了,如果不成,嗯,自己想办法百度吧,一般都能成功

    3. 真刀真枪开干,新建一个jsp页面用于实时数据的展示

    注释都写在代码里了,好好看看就好了,亲测可用

    注意: 自己要根据自己的 js 文件的位置,这里的这个src 自己修改,咱门的位置一般都不一样

    <%--
      Created by IntelliJ IDEA.
      User: Apache_Jerry
      Date: 2019/1/17
      Time: 17:14
      To change this template use File | Settings | File Templates.
    --%>
    <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
    <%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %>
    <html>
    <head>
        <title>实时数据展示</title>
        <script type="text/javascript" src="../js/echarts.js"></script>
        <script type="text/javascript" src="../js/jquery.min.js"></script>
    </head>
    <body>
    <h1 align="center">实时数据展示</h1>
        <div id="main" style="width: 1200px;height: 800px"></div>
    </body>
        <%-- echarts 的js代码\ --%>
        <script type="text/javascript">
            var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
            var option = {
                title: {
                    text: '车流量实时信息'
                },
                tooltip: {},
                legend: {
                    data:['速度']
                },
                xAxis: {
                    type: 'category',
                    data: []
                },
                yAxis: {},
                series: [{
                    name: '速度',
                    type: 'line',
                    smooth:true,
                    data: []
                }],
                dataZoom: [{//这个是设置滚动条的,可以拉动这个滚动条来改变你的图形的显示比例
                    type: 'slider',
                    show: true, //flase直接隐藏图形
                    xAxisIndex: [0],
                    left: '9%', //滚动条靠左侧的百分比
                    bottom: -5,
                    start: 0,//滚动条的起始位置
                    end: 50 //滚动条的截止位置(按比例分割你的柱状图x轴长度)
                }]
            };
            myChart.setOption(option);
        </script>
        <%-- ajax的代码 --%>
        <script type="text/javascript">
            <%-- 准备进行长连接查询,咱们用这个长连接进行实时的与后台交互 --%>
            $(function  longPolling(){
                // ajax 的异步交互
                $.ajax({
                    type: "POST",
                    url: "${pageContext.request.contextPath}/ajax_option.action",
                    data: "num=0",
                    error: function (XMLHttpRequest, textStatus, errorThrown) {//请求失败,如果返回错误,根据错误信息进行相应的处理
                        //再次发起长连接
                        longPolling();
                    },
                    success: function(msg){//请求成功
                        myChart.setOption({//使用ajax,成功交互的话的就可以使用setOption来改变图表的数据,
                            xAxis: {
                                data: msg[0]
                            },
                            series: [{
                                data: msg[1]
                            }]
                        });
                        //再次调用长连接
                        longPolling();
                    }
                });
            })
        </script>
    </html>
    
    

    4.咱们光有jsp是不够的,来看看我的后端程序

    我的用的是ssm框架,从MySQL查询出来的数据被我用一个java bean封装起来了.

    这个是我的controller层的代码:

    虽然注释写的比较详细,但是有些东西还是要讲一下,echarts 的 Option里面的横纵坐标的data,都是数组的数据结构, 如果我们最好在后端把数据封装好,然后再传到jsp中,这样做比直接在前段封装数据要好得多

    哦.还有,使用ajax是要用 jquery 到的,自己下载好放到 echarts.js一个目录下就行了

    package cn.qphone.chinanet.web.controller;
    
    import cn.qphone.chinanet.pojo.Echarts_traffic;
    import cn.qphone.chinanet.service.Echarts_traffic_service;
    import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
    import org.springframework.stereotype.Controller;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * @description 使用 Echarts 的Servlet
     * @author: 王友俊  apache_jerry@foxmail.com
     * @create: 2019-01-17 14:13:12
     **/
    
    @Controller
    public class EchartsController {
        @Autowired
        private Echarts_traffic_service echarts_traffic_service;
    
        // ajax 的异步交互 来实时显示
        @RequestMapping("/ajax_option")
        @ResponseBody
        public List ajax_option() {
            return  getData();//调用方法,将方法返回的值,传给ajax
        }
    
        /**
         * 工具方法,获取数据库的数据
         * @return
         */
        public  List getData () {
            List<Echarts_traffic> list = echarts_traffic_service.selectTraffic();
            // 在jsp 的外部,封装好数据吗,然后传进ajax 中
            String[] xarr = new String[list.size()];//为了保证不出现空指针
            Double[] yarr = new Double[list.size()];
            for (int i = list.size() -20 ; i < list.size(); i++) {
                xarr[i] = list.get(i).getWindows().substring(34,42);//x轴的数据
                yarr[i] = list.get(i).getAspeed();//y轴的数据
            }
            List list2 = new ArrayList();
            list2.add(xarr);
            list2.add(yarr);
            System.out.println("xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx");//写这个是为了自己在控制台检测咱们的异步交互是否是实时进行的,如果是,控制台会一直打印这个xxx
            return list2;
        }
    }
    
    

    5. 前段展示工作做完了,剩下的就是自己实时的往数据库写数据,然后你的前段页面就会实时的显示,就和心电图似的…

    在这里插入图片描述如果你不知道如何实时的处理数据,可以参考这篇文章
    https://blog.csdn.net/weixin_43867817/article/details/86548767

    6. 好啦,讲完了,自己尝试吧,祝你好运!

    展开全文
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  • 实时数据集成

    千次阅读 2014-04-21 11:20:50
    (SOA)目前应该是一个很受欢迎的名词,中间件技术人员几乎到了言必称SOA的程度,数据集成当然也不例外,在Oracle openworld2008大会上,就推出了一堆数据集成的专场演讲,其中和SOA结合最紧密的就是实时数据集成 ...

    面向服务的体系结构 (SOA)目前应该是一个很受欢迎的名词,中间件技术人员几乎到了言必称SOA的程度,数据集成当然也不例外,在Oracle openworld2008大会上,就推出了一堆数据集成的专场演讲,其中和SOA结合最紧密的就是实时数据集成 real time data integration。我总结了一下,实时数据集成一般分为两个处理过程:一是对数据按照SOA架构的需要进行整合加工形成可用的信息,二是将信息以符合SOA规范的方式发布出去。具体的实时数据集成模式可以按照对这两个处理过程的设计分为以下四种:

    1.       在中间件层上进行数据的加工整合,同时通过中间件层的标准接口将整合后的数据以标准接口发布。

    2.       数据源层负责数据的加工处理,然后将整合后的数据以标准的接口发布到中间件层,由中间件层负责数据的访问。

    3.       将分散在数据层的数据先整合到ODS或者数据仓库中进行整合加工,然后再将加工整理后的数据以标准接口发布到中间件层。

    4.       采用数据网格的方式将数据层的数据整合在中间层,形成数据网格,中间件负责数据的加工,整合,然后以标准的方式发布出去。

    我们先看第一种模式,数据集成发生在中间件层,数据发布也发生在中间件层,如下图所示:

     

     

     

    在中间层上存在一个虚拟的数据服务层,该层通过JDBC,FILE适配器、应用适配器等与数据层的各种数据源实现连接,将数据源中的各种数据实体映射成中间件的虚拟数据层的表,虚拟数据层中的表都只有元数据,而不存储实际的生产数据。用户可以在虚拟数据层上采用可视化图形界面定义数据映射关系,进行数据加工整合,这些数据加工逻辑一般会以文件或者数据库方式存储。定义好的数据可以通过web service,JDBC,数据对象等多种方式发布出去。当用户通过中间件访问虚拟数据层的数据时,虚拟数据层会根据系统定义的逻辑首先将需要加工的细节数据从各个数据源抽取到虚拟数据层,然后中间件根据设计时的数据加工逻辑对其进行加工,最后中间件将加工好的数据以调用接口要求的格式返回。

    采用虚拟数据服务层的优势为:

    1.       处理都在中间件服务器上,相对来讲,对数据的处理会比较灵活,应用和底层的数据实现松耦合。

    2.       当一个请求涉及到多个底层数据源时,对底层的数据访问可以采用并发方式进行。

    3.       借助中间件的灵活性,数据可以采用多种方式对外提供接口,从而大大方便各种应用的开发。

    4.       所有的数据都是实时从数据源取来,保证数据的时效性。

    问题:

    数据的处理在中间件层进行,一是带来从数据源到中间件层的数据传输,二是中间件一般都是J2EE架构,其强项并不是数据处理,在数据量不大时并无大碍,当数据量非常大时,其实现机制就注定了效率会出现问题。

     

    第二种模式的实现方法为:数据源层负责数据的加工处理,然后将整合后的数据以标准的接口发布到中间件层,中间件层只负责数据的接入访问,如下图所示:

     

     

     

    这种处理方式一般是数据库厂商或者ETL厂商推荐的方式,根据用户的业务需求逻辑,首先在数据源层通过ETL工具设计数据转化流程,然后将流程的转化逻辑发布成web服务,同时将转化后的数据也发布成web服务,然后将这些服务注册到中间件层,当前端用户需要数据服务时,它需要调用两个web服务,第一个是转化web服务,该web服务调用相应的ETL工具对数据进行整合加工,然后将整合的数据存储在临时表中。第二个服务是调用数据服务,直接从临时表中取出加工后的数据,与第一种模式的区别在于,它将数据的加工处理放在了数据源层,其优势在于:

    1.       ETL工具天生就是做数据整合的,而且适合大数据量的整合,所以针对大数据量效率会非常高。

    2.       在数据源层整合可以充分利用数据库的处理能力,毕竟数据库才是做数据处理的行家。

    3.       依靠E-LT工具的变化数据捕捉功能,可以进行增量数据的处理。

    4.       数据转化和数据获取松耦合,可以实现异步处理。

    该模式的问题在于:

    1.       由于数据的加工处理依赖于数据库的处理能力,因此在所有的数据源中,必须有一个为关系型数据库系统,而第一种模式由中间件负责数据处理,数据源没有限制。

    2.       在应用的流程设计中,需要调用两次WEB服务,一次为转化,一次为取数据读取,数据量非常小的情况下,有点画蛇添足的味道。


    第三种模式其实是前两种模式的组合,但其数据集成是基于数据仓库的概念发展演化而来,象现在很多企业单位正在建的ODS系统。如下图:

     

     

     

    为了保证为企业提供一个全局的数据视图,我们可以通过建立一个全局的操作型数据库ODS(operational data storage),该数据库与企业内的其它数据源通过变化数据捕捉(change data capture)方式保持实时同步,当数据源内的数据发生变化时,CDC会捕捉到变化的数据并通过ETL工具或者其它手段(如主数据管理工具)同步到ODS数据库中。ODS数库内存储的数据可以分为三层,如下图所示:

     

     

     

    接口数据层:主要负责接收从各个实时系统收集到的临时变化数据。

    统一模型层:针对企业共享数据的要求建立的企业级统一数据模型,接口数据层的数据通过加工整合然后进入统一模型层。统一模型层是ODS对外提供数据供应的主要数据源

    汇总数据层:根据用户的业务需要,在ODS上建立一些统计、汇总,提供一些全局的数据报表。从接口层到统一模型层以及从统一模型层到汇总层数据都可以采用异步的方式完成,很多企业目前采用的方式是从接口层到统一模型层采用准实时的方式完成,而从统一模型层到汇总层一般在晚上或者其它时间窗口完成,一方面避免对生产系统的影响,另一方面也可以充分利用机器的处理能力,当客户需要访问一些汇总数据时,可以从汇总表直接取已经汇总好的数据,从而加快系统的响应时间。

    最后一点就是数据的发布格式,在该模式中,中间件层负责数据的接入访问,ODS里的数据可以封装成WEB服务发布在中间件层。当前端业务流程需要集成的数据时,可以直接访问ODS内的数据,如果数据集成比较复杂,我们可以根据用户的业务需要,通过ETL工具或者其它工具(第二种模式)对统一模型层的数据进行加工放到汇总数据层,然后再从汇总数据层访问数据。

    第四种模式是采用数据网格的技术来实现实时数据集成,它和第一种方式非常相似,数据的整合加工和发布都在中间件层上,唯一不同的是我们采用数据网格技术在中间层增加了一层对象缓存层,如下图示:

     

     

    数据的整合加工和访问接入都发生在中间件层,当客户端访问数据时,所有的流程方式都和第一种模式没什么区别,但需要访问的数据都通过数据网格层缓存在了中间件层,因此减少了数据源访问和网络传输的时间,访问速度会大大加快,从而可以在一定程度上解决第一种模式的不足,但数据处理仍然发生在中间件层,如果中间件处理能力有限,系统的效率还会受到局限。

    在这里需要说明的是数据网格并不是专门来做数据集成的,从上面的示意图中我们也可以看到,数据集成只是数据网格的一个副产品而已,关于数据网格的定义及功能,我们会在其它文章中解释。

    该模式的优势:

    1.       系统扩展性好,数据网格层的扩展性决定了整个系统的扩展性。

    2.       当机器的处理能力不足时,通过集群方式可以大大提高性能。

    3.       真正实现了前台数据与后台数据源的松耦合。数据网格负责与各种后台数据源的交互。

    问题

    1.       中间件层数据的加工整理过程仍然存在。

    2.       如果应用已经上线,需要针对数据网格提供的接口修改应用。

     

    总结

    以上四个模式各有自己的应用范围,从总体上看,数据的处理越靠近底层,效率越高,灵活性越差;越往上走,效率越低(网络传输和J2EE语言的擅长点不在数据处理),灵活性越好;其实各种数据集成模式无所谓好坏,关键是看业务需求,只要能够满足业务需求就够了。



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