แสดงรหัสผ่าน

ข้อมูลของการ Stream


564 views

Stream
Live stream logo design. Vector illustration design template

ข้อมูลของการ Stream การ Stream หมายถึงการประมวลผลสตรีมเป็นเทคโนโลยีBig data ใช้เพื่อค้นกระแสข้อมูลอย่างสม่ำเสมอและก็ค้นหาข้อจำกัดอย่างเร็วภายในช่วงระยะเวลาอันสั้นภายหลังจากได้รับข้อมูล เวลาสำหรับเพื่อการตรวจจะนาๆประการตั้งแต่ไม่ลลิวินาทีจนกระทั่งนาที ดังเช่น คุณสามารถใช้การประเมินผลสตรีมเพื่อรับการแจ้งเตือนเมื่ออุณหภูมิถึงจุดที่ทำให้เป็นน้ำแข็งแล้วก็ค้นหาสตรีมข้อมูลที่ได้รับมาจากเซ็นเซอร์อุณหภูมิ

มีการเรียกชื่อต่างๆอาทิเช่น การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์การสตรีม การประมวลผลเรื่องที่สลับซับซ้อน การวิเคราะห์การสตรีมแบบเรียลไทม์ รวมทั้งการประมวลผลเรื่อง ในสมัยก่อนมีสิ่งที่แตกต่างบางประการ แม้กระนั้นขณะนี้ เครื่องไม้เครื่องมือ (เฟรมเวิร์ก) กำลังเดินทางมาบรรจบกันภายใต้การประมวลผลสตรีมระยะ (มองปริศนา Quora นี้สำหรับรายการกรอบงานแล้วก็ส่วนในที่สุดของเนื้อหานี้สำหรับเรื่องราว) สล็อต

Apache Storm เป็นที่นิยมในฐานะ “เทคโนโลยีซึ่งสามารถสร้างผลสรุปได้เร็วขึ้นเวลาที่เป็นเทคโนโลยีอย่าง Hadoop” รวมทั้งถัดมาถูกใช้ประโยชน์เป็นเทคโนโลยีBig data ปัจจุบันนี้มีผู้สมัครมากไม่น้อยเลยทีเดียว

ข้อมูลของการ Stream

ร่วมกับการเล่าเรียนของเครื่องแล้วก็การประมวลผลการสตรีมแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ ดูท่าจะเป็นเลิศในประเด็นที่เร่าร้อนที่สุดในตอนนี้ บริษัทต่างๆมากมายกำลังนำเครื่องไม้เครื่องมือประเมินผลสตรีมล่าสุดมาใช้ ผู้ให้บริการกำลังเปิดตัวสินค้าประเมินผลสตรีมที่ดียิ่งขึ้นแล้วก็มีคุณภาพเพิ่มขึ้น และก็ความจำเป็นสำหรับมือโปรก็มากขึ้น สล็อต

เนื้อหานี้จะเสนอแนะคุณเกี่ยวกับเบื้องต้นของการประมวลผลสตรีม ลำดับแรก ฉันจะชี้แจงว่าเพราะอะไรก็เลยจะต้องมีการประมวลผลสตรีมและก็การทำงานข้างใน ตั้งแต่นี้ต่อไปจะชี้แจงแนวทางสร้างแอปพลิเคชันการประมวลผลสตรีมแบบกระจัดกระจายที่ง่ายแล้วก็ปรับขนาดได้ คุณสามารถทำเป็นทั้งสิ้นด้วยรหัสน้อยกว่า 40 บรรทัด

การประมวลผลสตรีมเป็นหัวข้อขนาดใหญ่ ด้วยเหตุนั้นเนื้อหานี้จะเน้นย้ำที่ส่วนการจัดการข้อมูลเป็นหลัก แล้วก็การประมวลผลระดับสูงจะเอ๋ยถึงในบทความแยกต่างหาก เพื่อบทความมีประโยชน์เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ พวกเรากำลังกล่าวถึง AWS Kinesis ซึ่งเป็นโซลูชันการประมวลผลสตรีมของ Amazon แต่ว่าพวกเรายังคือเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมอื่นๆเพื่อคุณได้มุมมองที่กว้างขึ้น
เพื่อทำความเข้าใจว่าเพราะเหตุใดการประมวลผลสตรีมก็เลยเกิดขึ้น คาสิโนออนไลน์ ให้มองกรรมวิธีการประมวลผลข้อมูลที่ผ่านมา ในหนทางก่อนหน้านี้ที่ผ่านมาที่เรียกว่าการประเมินผลแบบกางตช์ ข้อมูลทั้งผองถูกเก็บไว้ภายในฐานข้อมูลหรือระบบไฟล์แบบกระจัดกระจาย และก็แอปพลิเคชันต่างๆจะใช้ข้อมูลนี้สำหรับในการคำนวณ ด้วยเหตุว่าเครื่องไม้เครื่องมือการประมวลผลแบบกางตช์ถูกผลิตขึ้นเพื่อประเมินผลชุดข้อมูลที่มีขนาดจำกัด แอปพลิเคชันสามารถประมวลผลข้อมูลเป็นช่วงๆสำหรับระยะเวลาปัจจุบัน เป็นต้นว่า หนึ่งชั่วโมงหรือหนึ่งวัน เพื่อประมวลผลข้อมูลใหม่โดยตลอด เพื่อประเมินผล

เพราะเหตุใดก็เลยควรมีการประมวลผลสตรีม

เพื่อทำความเข้าใจว่าเพราะอะไรการประมวลผลสตรีมก็เลยเกิดขึ้น ให้มองกรรมวิธีประมวลผลข้อมูลก่อนหน้านี้ที่ผ่านมา ในหนทางที่ผ่านมาที่เรียกว่าการประเมินผลแบบกางตช์ ข้อมูลทั้งผองถูกเก็บไว้ภายในฐานข้อมูลหรือระบบไฟล์แบบกระจัดกระจาย แล้วก็แอปพลิเคชันต่างๆจะใช้ข้อมูลนี้สำหรับในการคำนวณ slotxo เหตุเพราะเครื่องไม้เครื่องมือการประมวลผลแบบกางตช์ถูกผลิตขึ้นเพื่อประเมินผลชุดข้อมูลที่มีขนาดจำกัด แอปพลิเคชันสามารถประมวลผลข้อมูลเป็นช่วงๆสำหรับขณะปัจจุบัน ยกตัวอย่างเช่น หนึ่งชั่วโมงหรือหนึ่งวัน เพื่อประมวลผลข้อมูลใหม่อย่างสม่ำเสมอ เพื่อประเมินผล

Big dataได้สร้างค่าของข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการประมวลผลข้อมูล บาคาร่า ข้อมูลเชิงลึกดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นมิได้ถูกผลิตขึ้นในลักษณะเดียวกันทั้งผอง ข้อมูลเชิงลึกอะไรบางอย่างมีค่ามากยิ่งกว่าโดยทันทีภายหลังที่เกิดขึ้น และก็ราคาจะต่ำลงอย่างเร็วเมื่อเวลาผ่านไป การสตรีมช่วยทำให้กำเนิดเหตุการณ์ดังที่กล่าวถึงแล้วรวมทั้งชอบให้ข้อมูลเชิงลึกเร็วขึ้น ข้างในไม่ลลิวินาทีถึงวินาทีของทริกเกอร์

ข้างล่างนี้เป็นเหตุผลรองบางประการสำหรับเพื่อการใช้การประเมินผลสตรีม

เหตุผลที่ 1: ข้อมูลอะไรบางอย่างเกิดขึ้นตามธรรมชาติเป็นกระแสของเหตุที่ไม่สิ้นสุด สำหรับในการประเมินผลแบบกรุ๊ป คุณจำเป็นต้องบันทึกข้อมูล หยุดเก็บรวบรวมข้อมูลในบางจุด และก็ประมวลผลข้อมูล แล้วต่อจากนั้นคุณจะต้องรันชุดงานต่อไป แล้วกลุ้มอกกลุ้มใจเกี่ยวกับการรวมที่ครอบคลุมหลายชุด ตรงกันข้าม การสตรีมจะจัดแจงสตรีมข้อมูลที่ไม่จบไม่สิ้นได้อย่างงดงามรวมทั้งเป็นธรรมชาติ คุณสามารถตรวจหาต้นแบบ ตรวจดูคำตอบ มองระดับการจุดโฟกัสหลายระดับ รวมทั้งมองข้อมูลที่ได้มาจากสตรีมหลายรายการพร้อมได้ไม่ยาก

การสตรีมจะปรับตามข้อมูลอันดับเวลารวมทั้งตรวจหาแบบอย่างเมื่อเวลาผ่านไป เป็นต้นว่า ถ้าหากคุณกำลังเพียรพยายามค้นหาความยาวของเซสชันเว็บไซต์ในสตรีมที่ไม่สิ้นสุด (นี่เป็นแบบอย่างของการพยายามค้นหาลำดับ) บางเซสชันแบ่งได้สองชุด ซึ่งทำให้เรียกใช้เป็นกรุ๊ปได้ยาก การประมวลผลสตรีมสามารถจัดแจงสิ่งนี้ได้ไม่ยาก

แม้คุณถอยหนึ่งก้าว ชุดข้อมูลที่สม่ำเสมอที่สุดเป็นข้อมูลอันดับเวลา เป็นต้นว่า เซ็นเซอร์การจราจร เซ็นเซอร์สุขภาพ บันทึกธุรกรรม รวมทั้งบันทึกกิจกรรม ข้อมูล IoT เกือบ 100%เป็นข้อมูลอันดับเวลา คาสิโนออนไลน์ ฉะนั้นก็เลยสมควรที่จะใช้โมเดลการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสมกับธรรมชาติ

เหตุผลที่ 2: สำหรับในการประเมินผลแบบกรุ๊ป ข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมและก็ประเมินผลพร้อม แต่ว่าสำหรับการประเมินผลแบบสตรีม ข้อมูลจะถูกประเมินผลเมื่อใดก็ตามนำข้อมูลใส่ ด้วยเหตุผลดังกล่าวการประมวลผลก็เลยถูกกระจัดกระจายไปตามช่วง ด้วยเหตุนั้น การประมวลผลแบบสตรีมสามารถดำเนินงานบนอุปกรณ์น้อยกว่าการประมวลผลแบบกางตช์ ยิ่งไปกว่านี้ การประมวลผลแบบสตรีมยังช่วยทำให้ประเมินผลการค้นหาข้อมูลคร่าวๆโดยมีข้อจำกัดการโหลดอย่างมีระบบ โดยเหตุนี้ การประมวลผลสตรีมก็เลยเหมาะสมกับกรณีการใช้แรงงานที่คำตอบโดยประมาณก็พอเพียงแล้ว UFABET

เหตุผลที่ 3: ข้อมูลอาจมีขนาดใหญ่และไม่สามารถบันทึกได้ การสตรีมช่วยทำให้คุณสามารถประมวลผลข้อมูลแบบม้าไฟขนาดใหญ่และก็เก็บเฉพาะบิตที่มีสาระเพียงแค่นั้น

เหตุผลที่ 4: ท้ายที่สุด มีข้อมูลการสตรีมเยอะแยะ (ธุรกรรมของลูกค้า กิจกรรม การเยี่ยมเยือนดูเว็บ อื่นๆอีกมากมาย) ที่เติบโตเร็วขึ้นในกรณีการใช้แรงงาน IoT (เซ็นเซอร์ทุกจำพวก) การสตรีมเป็นต้นแบบที่เป็นธรรมชาติมากเพิ่มขึ้นในการคิดรวมทั้งการเขียนโปรแกรมกรณีการใช้แรงงานพวกนี้

แม้กระนั้น การประมวลผลสตรีมก็ไม่ใช่เครื่องไม้เครื่องมือสำหรับกรณีการใช้แรงงานทั้งสิ้นเหมือนกัน กฎกล้วยๆอย่างหนึ่งเป็นการสตรีมนั้นไม่สบายถ้าเกิดวิธีการปรารถนาข้อมูลที่บริบูรณ์บ่อยหรือแม้มีการเข้าถึงแบบสุ่ม (มีความคิดว่าเป็นชุดข้อมูลแผนภูมิ) กรณีการใช้แรงงานที่สำคัญอย่างหนึ่งที่ขาดสำหรับเพื่อการสตรีมเป็นอัลกอริธึมการเรียนของเครื่องสำหรับโมเดลการฝึกอบรม ในทางตรงกันข้าม ถ้าหากแนวทางการสามารถทำได้ด้วยทางข้อมูลเดียว หรือถ้าเป็นกรรมวิธีการด้านในชั่วครั้งชั่วคราว (ขั้นตอนการมีทิศทางที่จะเข้าถึงข้อมูลที่ล้ำยุค) ก็เหมาะกับการสตรีม

จะกระทำการประเมินผลสตรีมได้ยังไง

ถ้าหากคุณอยากได้สร้างแอปที่ประมวลผลข้อมูลการสตรีมรวมทั้งกระทำตกลงใจแบบเรียลไทม์ คุณสามารถใช้อุปกรณ์หรือสร้างของคุณเองได้ คำตอบขึ้นกับความสลับซับซ้อนที่คุณคิดแผนจะประเมินผล ระดับของการปรับขนาด ความน่าวางใจแล้วก็ความคงทนต่อข้อบกพร่องที่คุณปรารถนา แล้วก็อื่นๆ JOKER GAMING

ถ้าคุณอยากได้สร้างแอปด้วยตนเอง ให้วางกิจกรรมในประเด็นตัวรับส่งข้อความ (ActiveMQ, RabbitMQ, Kafka ฯลฯ) เขียนรหัสเพื่อรับกิจกรรมจากหัวข้อคนกลาง (สตรีมแปลงเป็นสตรีม) และก็จัดแจงผลสรุป . ฉันจะเผยแพร่ไปยัง รหัสดังที่กล่าวถึงแล้วเรียกว่านักแสดง

อย่างไรก็ดี แทนที่จะเข้ารหัสเหตุการณ์ข้างต้นตั้งแต่ต้น คุณสามารถทุ่นเวลาได้โดยใช้เฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีม ตัวประเมินผลสตรีมเหตุช่วยทำให้คุณเขียนตรรกะสำหรับดาราหนังแต่ละคน เชื่อมต่อผู้แสดง แล้วก็เชื่อมต่อขอบกับแหล่งข้อมูล สถานะการณ์สามารถส่งโดยตรงไปยังตัวประเมินผลสตรีมหรือผ่านคนกลาง

ตัวประเมินผลสตรีมเรื่องปฏิบัติงานที่ยากโดยการรวบรวมข้อมูล ส่งข้อมูลไปยังผู้แสดงแต่ละคน วิเคราะห์การดำเนินงานเป็นลำดับที่ถูก เก็บรวบรวมคำตอบ ปรับขนาดภายใต้ภาระหน้าที่ที่เอาจริงเอาจัง แล้วก็การจัดการกับความผิดพลาด แบบอย่าง ยกตัวอย่างเช่น Storm, Flink และก็ Samza ถ้าหากคุณอยากได้สร้างแอปด้วยแนวทางนี้ ให้ตรวจตราคู่มือผู้ใช้แต่ละฉบับ
ตั้งแต่ปี 2016 แนวความคิดใหม่ที่เรียกว่า Streaming SQL ได้เกิดขึ้น (มองบทความ Streaming SQL 101 สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม) ภาษาที่ผู้ใช้สามารถเขียน SQL อย่างเช่น เคียวรีที่ค้นข้อมูลการสตรีม เรียกว่าภาษา “streaming SQL” ภาษา SQL สตรีมมิ่งมากไม่น้อยเลยทีเดียวกำลังเติบโต JOKER

รองรับ SQL มานานกว่า 5 ปีในแผนการต่างๆอาทิเช่น WSO2 Stream Processor และก็ SQL Streams

Apache Storm เพิ่มการรอคอยงรับการสตรีม SQL ในปี 2559
Apache Flink ได้เพิ่มการรอคอยงรับการสตรีม SQL ตั้งแต่ปี 2016
Apache Kafka เพิ่มการรอคอยงรับ SQL (ซึ่งพวกเขาเรียกว่า KSQL) ในปี 2560
Apache Samza เพิ่มการรอคอยงรับ SQL ในปี 2560

ภาษา Streaming SQL ช่วยทำให้นักปรับปรุงสามารถรวมการค้นข้อมูลแบบสตรีมลงในแอพของพวกเขาได้อย่างเร็ว ข้างในปี 2018 สตรีมโปรเซสเซอร์โดยมากจะรองรับการประมวลผลข้อมูลผ่านภาษา SQL สำหรับเพื่อการสตรีม

ทำความเข้าใจว่า SQL จับคู่กับสตรีมอปิ้งไร สตรีมกำลังย้ายข้อมูลตาราง ตรึกตรองตารางที่ไม่จบไม่สิ้นซึ่งมีข้อมูลใหม่ปรากฏขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป สตรีมเป็นตารางดังที่กล่าวถึงมาแล้ว หนึ่งทะเบียนหรือแถวในสตรีมเรียกว่าเรื่อง แม้กระนั้น มีสคีมาและก็ดำเนินงานราวกับแถวฐานข้อมูล การเสวนาของ Tyler Akidau ที่ Strata เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีสำหรับเพื่อการทำความเข้าใจแนวความคิดกลุ่มนี้
อย่างแรกที่คุณจำเป็นต้องรู้เรื่องเกี่ยวกับ SQL สตรีมเป็น แทนที่ตารางด้วยสตรีม บาคาร่า

เมื่อคุณสร้างแบบสำรวจ SQL คุณจะค้นข้อมูลที่จัดเก็บเอาไว้ในฐานข้อมูล อย่างไรก็ดี เมื่อคุณสร้างการค้นข้อมูล SQL แบบสตรีม คุณไม่เพียงแค่เขียนลงในข้อมูลในอนาคตเพียงแค่นั้น แม้กระนั้นยังรวมทั้งข้อมูลเดี๋ยวนี้ด้วย โดยเหตุนั้น การสตรีมแบบสำรวจ SQL ไม่สิ้นสุด โน่นคือปัญหาไหม? ไม่ คำตอบของการค้นหากลุ่มนี้เป็นสตรีม ด้วยเหตุดังกล่าวมันก็เลยใช้งานได้ เมื่อเรื่องตรงกันและก็เรื่องราวเอาต์พุตพร้อมใช้งานโดยทันที สถานะการณ์จะถูกวางในสตรีมเอาต์พุต

สตรีมแสดงถึงเรื่องทั้งผองซึ่งสามารถผ่านช่องสัญญาณแบบลอจิคัลและไม่หมด ดังเช่น แม้หม้อละอองน้ำของคุณมีเซ็นเซอร์อุณหภูมิ คุณสามารถแสดงเอาต์พุตจากเซ็นเซอร์เป็นสตรีมได้ แม้กระนั้น SQL แบบเริ่มแรกจะจับ ประเมินผล รวมทั้งเขียนข้อมูลที่จัดเก็บเอาไว้ภายในตารางฐานข้อมูล แม้กระนั้นการค้นข้อมูลข้างต้นจะสะสมสตรีมข้อมูลเมื่อมีการเพิ่มเติมและก็สร้างสตรีมข้อมูลเป็นเอาต์พุต อย่างเช่น สมมุติว่ามีเรื่องราวในกระแสหม้อละอองน้ำทุกๆ10 นาที แบบสำรวจตัวกรองจะสร้างเรื่องในสตรีมผลเมื่อสถานะการณ์ตรงกับตัวกรอง

โดยเหตุนั้น คุณสามารถสร้างแอปของคุณได้ดังต่อไปนี้: ส่งเรื่องโดยตรงหรือผ่านคนกลางไปยังตัวประเมินผลสตรีม แล้วต่อจากนั้น คุณสามารถใช้ “Streaming SQL” เพื่อเขียนส่วนการสตรีมของแอปได้ ท้ายที่สุด ระบุค่าตอบแทนประเมินผลสตรีมให้ปฏิบัติงานตามผล ซึ่งทำเป็นโดยการเรียกใช้บริการเมื่อตัวประเมินผลสตรีมทริกเกอร์ หรือโดยการเปิดเผยแพร่สถานะการณ์ไปยังหัวข้อคนกลางเพื่อฟังหัวข้อ สล็อตเล่นง่าย

มีเฟรมเวิร์กการประมวลผลสตรีมเยอะมาก (มองปริศนาของ Quora: อะไรเป็นโซลูชันการประมวลผลสตรีมที่เยี่ยมที่สุด?)
ฉันเสนอแนะ WSO2 Stream Processor (WSO2 SP) ที่ฉันช่วยสร้าง คุณสามารถนำเข้าข้อมูลที่ได้มาจาก Kafka, คำร้องขอ HTTP, โบรกเกอร์ใจความ แล้วก็ค้นหาสตรีมข้อมูลโดยใช้ภาษา “Streaming SQL” WSO2 SP เป็นโอเพ่นซอร์ที่ประชุมยใต้ลิขสิทธิ์ Apache มีเซิร์ฟเวอร์ผลิตภัณฑ์เครื่องอุปโภคบริโภคเพียงแค่สองเครื่องแค่นั้นซึ่งสามารถให้ความพร้อมเพรียงใช้งานสูงและก็จัดแจงจำนวนงาน 100K + TPS มันสามารถปรับขนาดเป็น TPS นับล้านบน Kafka รวมทั้งรองรับการประยุกต์ศูนย์ข้อมูลหลายตัว

อ่านเรื่องถัดไป >> ศึกษาการใช้ Photoshop

อัพเดทล่าสุด : 9 มิถุนายน 2021

joker joker joker