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教您玩转微信营销

公众平台

概述: 网络营销时代来临。 微信,在短短两年多的时间,俘获了近4亿用户的心。 微信,小步快跑,版本不断更新,帮助腾讯攻城掠地帮腾讯拿下了移动互联网的船票。   公众平台:微信公众平台是面向媒体、名人、企业等推出的合作推广业务。 通过微信公众平台把企业信息等推送给用户,既可以减少推广的成本,又能提升品牌的知名度,打造更具有影响力的企业形象。

     如今的大众消费者已经被分割化了,传统营销时代的所谓“大众”已经不存在了,消费者更多会因为共同兴趣、生活方式、态度、内容偏好等,重新进行聚合,网络营销时代来临。
微信,在短短两年多的时间,俘获了近4亿用户的心。
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微信公众号, 从2012年8月推出至今,被无数人津津乐道,也有越来越多的媒体、媒体人、政务机构、商业机构陆续开通和使用微信公众号。
但是,微信怎么玩,大家明白了;微信公众号怎么玩,很多人都还没明白。
微信公众号的最大缺点是不能主动的添加用户,只能被动的接受添加,而且不能使用摇一摇

 

把访客留在你的BOLG上的几个小技术

  很多博友都在说自己的博客有时候也有很多人访问,但是很多都是只浏览了一次就再也没来过,对于如何留住访客这个问题我也研究了很久,今天是如何看待这个问题的。

  文章内容就不用说了,你写的东西最起码能对别人有帮助吧,什么软件的小技巧啦、简单的教程了、别人找不到的资源啦,这些都是大家喜欢在网上搜索的,而你今天吃了什么,和谁聊天吵架之类的东西相信是没人看的(除非你是名人!)

  下面将你的访客分成两种来讨论:一种是我们的同行,做网站,或是也有自己博客的访客,这种访客我们暂定为A型访客;另一种就是纯粹的来找资源、找教程、找新鲜事物的,没有网站、博客的访客,这种访客我们暂定为B型访客。

  先说说B型访客,这类访客我们只需要持续提供他们需要的资源(如小教程,小技巧),并且他们对你提供的资源满意,基本上就能留住他们,怎么样持续提供, 先说个小故事吧,也算是游魂小时候的一段经历,记得以前小时候天天中午听单田芳先生说的评书,但是每天都是到了关键时刻,单老先生就会说“预知后事如何, 且听下回分解”,然后期待着明天继续听,然后明天了又是“预知后事如何,且听下回分解”,然后就天天听了。

Baidu统计与谷歌 Analytics相同功能对比效果

  2011年,百度统计取得了很多重大的改进,它的界面,功能和报告。专门针对国内地许多SEO人员提供数据分析使用。当你第一次看在百度统计,你应该找到了自己熟悉的给你,百度统计提供了许多组的报告,统计的数据方式是或多或少的Google Analytics(分析),下面列出的相同点:

  趋势分析

  

 

  

 

  该报告显示,网站的流量信息,例如在Google Analytics(分析)的访问者概述报告。到的Google Analytics(分析)和百度统计之间的数据差异比较,它具有约10%的数据差异。

  值得注意的是,平均从百度计算网站花费的时间比Google Analytics(分析)更准确,因为它们能够跟踪所花费的时间上的最后一页,以及用于单页没有进一步的导航时间。

  这份报告显示,游客来到你的网站的不同来源和媒介。这几乎是相同的Google Analytics(分析)流量来源报告,但在其他报告类的付费搜索和广告系列的流量报告表明。如

  

 

  PAGE分析

  这份报告是像Google Analytics(分析)网站内容的报告,你将看到所有访问过的网页的指标性能,入口页面和退出页面分析。百度统计定义的一个指标,这里是移动到下一页页贡献价值,它会告诉你用更高的贡献,移动访客下一页页。这个度量是非常有用的,以解决网站内容优化

  

 #p#副标题#e#

  观众分析

  这涉及几乎击穿的人口统计,技术和行为等Google Analytics(分析)不包含作为观众在Google Analytics(分析)报告相同,但在百度统计报道是对游客的年龄分布。然而,他们如何收集和年龄如何准确的数据仍然是一个未知的用户。

  

 

  自定义分析

  这份报告包含了像那些自定制功能,付费搜索流量,运动轨迹,转换漏斗,页面的路径,以及热图。热图百度统计绝对是一个惊人的报价,因为它是比Google Analytics(分析)在页面的可用性方面的分析。

  

 

  优化分析

  这包括搜索引擎优化的建议,关键字的位置,在百度的搜索排名和网站的速度诊断。百度已经显示了巨大的努力,在自动连接的SEO报告。作为一个结果,你可以根据SEO的建议,以解决您的内容策略。该报告将显示您SEO的评分,并列出所有你从搜索引擎优化的要求得到了点。如果你发现你失去的具体问题中的标志,百度统计提供的网页,你应该改进的建议名单。

  

 

  汇总表

  Google Analytics(分析) 百度统计

  价格 免费 免费

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  可用性 好 公平

  日期范围选择 非常好 公平

  实时的 是 没有

  数据分割 好 不足

  客制化 非常好 公平

  Google Analytics(分析)是非常可靠的,因为它功能强大,及时和高度的灵活性,它往往提供了宏观的角度,而百度统计为您提供更微观的游客数据。

大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink

文 | Justin Ellingwood ,译者 大愚若智

简介

大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。

在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念、处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。

下文将介绍这些框架:

仅批处理框架:

Apache Hadoop

仅流处理框架:

Apache Storm Apache Samza

混合框架:

Apache Spark Apache Flink 大数据处理框架是什么?

处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义,但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件,后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。

例如Apache Hadoop可以看作一种以MapReduce作为默认处理引擎的处理框架。引擎和框架通常可以相互替换或同时使用。例如另一个框架Apache Spark可以纳入Hadoop并取代MapReduce。组件之间的这种互操作性是大数据系统灵活性如此之高的原因之一。

虽然负责处理生命周期内这一阶段数据的系统通常都很复杂,但从广义层面来看它们的目标是非常一致的:通过对数据执行操作提高理解能力,揭示出数据蕴含的模式,并针对复杂互动获得见解。

为了简化这些组件的讨论,我们会通过不同处理框架的设计意图,按照所处理的数据状态对其进行分类。一些系统可以用批处理方式处理数据,一些系统可以用流方式处理连续不断流入系统的数据。此外还有一些系统可以同时处理这两类数据。

在深入介绍不同实现的指标和结论之前,首先需要对不同处理类型的概念进行一个简单的介绍。

批处理系统

批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集,并在计算过程完成后返回结果。

批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征…

有界:批处理数据集代表数据的有限集合 持久:数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中 大量:批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法

批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时,必须将数据集作为一个整体加以处理,而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。

需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集,或首先将数据集载入内存,批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量,可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色,因此经常被用于对历史数据进行分析。

大量数据的处理需要付出大量时间,因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。

Apache Hadoop

Apache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈,让大规模批处理技术变得更易用。

新版Hadoop包含多个组件,即多个层,通过配合使用可处理批数据:

HDFS:HDFS是一种分布式文件系统层,可对集群节点间的存储和复制进行协调。

YARN:YARN是Yet Another Resource Negotiator(另一个资源管理器)的缩写,可充当Hadoop堆栈的集群协调组件。该组件负责协调并管理底层资源和调度作业的运行。通过充当集群资源的接口,YARN使得用户能在Hadoop集群中使用比以往的迭代方式运行更多类型的工作负载。

MapReduce:MapReduce是Hadoop的原生批处理引擎。

批处理模式

Hadoop的处理功能来自MapReduce引擎。MapReduce的处理技术符合使用键值对的map、shuffle、reduce算法要求。基本处理过程包括:

从HDFS文件系统读取数据集

将数据集拆分成小块并分配给所有可用节点

针对每个节点上的数据子集进行计算(计算的中间态结果会重新写入HDFS)

重新分配中间态结果并按照键进行分组

通过对每个节点计算的结果进行汇总和组合对每个键的值进行“Reducing”

将计算而来的最终结果重新写入 HDFS

优势和局限

由于这种方法严重依赖持久存储,每个任务需要多次执行读取和写入操作,因此速度相对较慢。但另一方面由于磁盘空间通常是服务器上最丰富的资源,这意味着MapReduce可以处理非常海量的数据集。同时也意味着相比其他类似技术,Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行,因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。MapReduce具备极高的缩放潜力,生产环境中曾经出现过包含数万个节点的应用。

MapReduce的学习曲线较为陡峭,虽然Hadoop生态系统的其他周边技术可以大幅降低这一问题的影响,但通过Hadoop集群快速实现某些应用时依然需要注意这个问题。

围绕Hadoop已经形成了辽阔的生态系统,Hadoop集群本身也经常被用作其他软件的组成部件。很多其他处理框架和引擎通过与Hadoop集成也可以使用HDFS和YARN资源管理器。

总结

Apache Hadoop及其MapReduce处理引擎提供了一套久经考验的批处理模型,最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。通过非常低成本的组件即可搭建完整功能的Hadoop集群,使得这一廉价且高效的处理技术可以灵活应用在很多案例中。与其他框架和引擎的兼容与集成能力使得Hadoop可以成为使用不同技术的多种工作负载处理平台的底层基础。

流处理系统

流处理系统会对随时进入系统的数据进行计算。相比批处理模式,这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作,而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。

流处理中的数据集是“无边界”的,这就产生了几个重要的影响:

完整数据集只能代表截至目前已经进入到系统中的数据总量。

工作数据集也许更相关,在特定时间只能代表某个单一数据项。

处理工作是基于事件的,除非明确停止否则没有“尽头”。处理结果立刻可用,并会随着新数据的抵达继续更新。

流处理系统可以处理几乎无限量的数据,但同一时间只能处理一条(真正的流处理)或很少量(微批处理,Micro-batch Processing)数据,不同记录间只维持最少量的状态。虽然大部分系统提供了用于维持某些状态的方法,但流处理主要针对副作用更少,更加功能性的处理(Functional processing)进行优化。

功能性操作主要侧重于状态或副作用有限的离散步骤。针对同一个数据执行同一个操作会或略其他因素产生相同的结果,此类处理非常适合流处理,因为不同项的状态通常是某些困难、限制,以及某些情况下不需要的结果的结合体。因此虽然某些类型的状态管理通常是可行的,但这些框架通常在不具备状态管理机制时更简单也更高效。

此类处理非常适合某些类型的工作负载。有近实时处理需求的任务很适合使用流处理模式。分析、服务器或应用程序错误日志,以及其他基于时间的衡量指标是最适合的类型,因为对这些领域的数据变化做出响应对于业务职能来说是极为关键的。流处理很适合用来处理必须对变动或峰值做出响应,并且关注一段时间内变化趋势的数据。

Apache Storm

Apache Storm是一种侧重于极低延迟的流处理框架,也许是要求近实时处理的工作负载的最佳选择。该技术可处理非常大量的数据,通过比其他解决方案更低的延迟提供结果。

流处理模式

Storm的流处理可对框架中名为Topology(拓扑)的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)进行编排。这些拓扑描述了当数据片段进入系统后,需要对每个传入的片段执行的不同转换或步骤。

拓扑包含:

Stream:普通的数据流,这是一种会持续抵达系统的无边界数据。

Spout:位于拓扑边缘的数据流来源,例如可以是API或查询等,从这里可以产生待处理的数据。

Bolt:Bolt代表需要消耗流数据,对其应用操作,并将结果以流的形式进行输出的处理步骤。Bolt需要与每个Spout建立连接,随后相互连接以组成所有必要的处理。在拓扑的尾部,可以使用最终的Bolt输出作为相互连接的其他系统的输入。

Storm背后的想法是使用上述组件定义大量小型的离散操作,随后将多个组件组成所需拓扑。默认情况下Storm提供了“至少一次”的处理保证,这意味着可以确保每条消息至少可以被处理一次,但某些情况下如果遇到失败可能会处理多次。Storm无法确保可以按照特定顺序处理消息。

为了实现严格的一次处理,即有状态处理,可以使用一种名为Trident的抽象。严格来说不使用Trident的Storm通常可称之为Core Storm。Trident会对Storm的处理能力产生极大影响,会增加延迟,为处理提供状态,使用微批模式代替逐项处理的纯粹流处理模式。

为避免这些问题,通常建议Storm用户尽可能使用Core Storm。然而也要注意,Trident对内容严格的一次处理保证在某些情况下也比较有用,例如系统无法智能地处理重复消息时。如果需要在项之间维持状态,例如想要计算一个小时内有多少用户点击了某个链接,此时Trident将是你唯一的选择。尽管不能充分发挥框架与生俱来的优势,但Trident提高了Storm的灵活性。

Trident拓扑包含:

流批(Stream batch):这是指流数据的微批,可通过分块提供批处理语义。

操作(Operation):是指可以对数据执行的批处理过程。

优势和局限

目前来说Storm可能是近实时处理领域的最佳解决方案。该技术可以用极低延迟处理数据,可用于希望获得最低延迟的工作负载。如果处理速度直接影响用户体验,例如需要将处理结果直接提供给访客打开的网站页面,此时Storm将会是一个很好的选择。

Storm与Trident配合使得用户可以用微批代替纯粹的流处理。虽然借此用户可以获得更大灵活性打造更符合要求的工具,但同时这种做法会削弱该技术相比其他解决方案最大的优势。话虽如此,但多一种流处理方式总是好的。

Core Storm无法保证消息的处理顺序。Core Storm为消息提供了“至少一次”的处理保证,这意味着可以保证每条消息都能被处理,但也可能发生重复。Trident提供了严格的一次处理保证,可以在不同批之间提供顺序处理,但无法在一个批内部实现顺序处理。

在互操作性方面,Storm可与Hadoop的YARN资源管理器进行集成,因此可以很方便地融入现有Hadoop部署。除了支持大部分处理框架,Storm还可支持多种语言,为用户的拓扑定义提供了更多选择。

总结

对于延迟需求很高的纯粹的流处理工作负载,Storm可能是最适合的技术。该技术可以保证每条消息都被处理,可配合多种编程语言使用。由于Storm无法进行批处理,如果需要这些能力可能还需要使用其他软件。如果对严格的一次处理保证有比较高的要求,此时可考虑使用Trident。不过这种情况下其他流处理框架也许更适合。

Apache Samza

Apache Samza是一种与Apache Kafka消息系统紧密绑定的流处理框架。虽然Kafka可用于很多流处理系统,但按照设计,Samza可以更好地发挥Kafka独特的架构优势和保障。该技术可通过Kafka提供容错、缓冲,以及状态存储。

Samza可使用YARN作为资源管理器。这意味着默认情况下需要具备Hadoop集群(至少具备HDFS和YARN),但同时也意味着Samza可以直接使用YARN丰富的内建功能。

流处理模式

Samza依赖Kafka的语义定义流的处理方式。Kafka在处理数据时涉及下列概念:

Topic(话题):进入Kafka系统的每个数据流可称之为一个话题。话题基本上是一种可供消耗方订阅的,由相关信息组成的数据流。

Partition(分区):为了将一个话题分散至多个节点,Kafka会将传入的消息划分为多个分区。分区的划分将基于键(Key)进行,这样可以保证包含同一个键的每条消息可以划分至同一个分区。分区的顺序可获得保证。

Broker(代理):组成Kafka集群的每个节点也叫做代理。

Producer(生成方):任何向Kafka话题写入数据的组件可以叫做生成方。生成方可提供将话题划分为分区所需的键。

Consumer(消耗方):任何从Kafka读取话题的组件可叫做消耗方。消耗方需要负责维持有关自己分支的信息,这样即可在失败后知道哪些记录已经被处理过了。

由于Kafka相当于永恒不变的日志,Samza也需要处理永恒不变的数据流。这意味着任何转换创建的新数据流都可被其他组件所使用,而不会对最初的数据流产生影响。

优势和局限

乍看之下,Samza对Kafka类查询系统的依赖似乎是一种限制,然而这也可以为系统提供一些独特的保证和功能,这些内容也是其他流处理系统不具备的。

例如Kafka已经提供了可以通过低延迟方式访问的数据存储副本,此外还可以为每个数据分区提供非常易用且低成本的多订阅者模型。所有输出内容,包括中间态的结果都可写入到Kafka,并可被下游步骤独立使用。

这种对Kafka的紧密依赖在很多方面类似于MapReduce引擎对HDFS的依赖。虽然在批处理的每个计算之间对HDFS的依赖导致了一些严重的性能问题,但也避免了流处理遇到的很多其他问题。

Samza与Kafka之间紧密的关系使得处理步骤本身可以非常松散地耦合在一起。无需事先协调,即可在输出的任何步骤中增加任意数量的订阅者,对于有多个团队需要访问类似数据的组织,这一特性非常有用。多个团队可以全部订阅进入系统的数据话题,或任意订阅其他团队对数据进行过某些处理后创建的话题。这一切并不会对数据库等负载密集型基础架构造成额外的压力。

直接写入Kafka还可避免回压(Backpressure)问题。回压是指当负载峰值导致数据流入速度超过组件实时处理能力的情况,这种情况可能导致处理工作停顿并可能丢失数据。按照设计,Kafka可以将数据保存很长时间,这意味着组件可以在方便的时候继续进行处理,并可直接重启动而无需担心造成任何后果。

Samza可以使用以本地键值存储方式实现的容错检查点系统存储数据。这样Samza即可获得“至少一次”的交付保障,但面对由于数据可能多次交付造成的失败,该技术无法对汇总后状态(例如计数)提供精确恢复。

Samza提供的高级抽象使其在很多方面比Storm等系统提供的基元(Primitive)更易于配合使用。目前Samza只支持JVM语言,这意味着它在语言支持方面不如Storm灵活。

总结

对于已经具备或易于实现Hadoop和Kafka的环境,Apache Samza是流处理工作负载一个很好的选择。Samza本身很适合有多个团队需要使用(但相互之间并不一定紧密协调)不同处理阶段的多个数据流的组织。Samza可大幅简化很多流处理工作,可实现低延迟的性能。如果部署需求与当前系统不兼容,也许并不适合使用,但如果需要极低延迟的处理,或对严格的一次处理语义有较高需求,此时依然适合考虑。

混合处理系统:批处理和流处理

一些处理框架可同时处理批处理和流处理工作负载。这些框架可以用相同或相关的组件和API处理两种类型的数据,借此让不同的处理需求得以简化。

如你所见,这一特性主要是由Spark和Flink实现的,下文将介绍这两种框架。实现这样的功能重点在于两种不同处理模式如何进行统一,以及要对固定和不固定数据集之间的关系进行何种假设。

虽然侧重于某一种处理类型的项目会更好地满足具体用例的要求,但混合框架意在提供一种数据处理的通用解决方案。这种框架不仅可以提供处理数据所需的方法,而且提供了自己的集成项、库、工具,可胜任图形分析、机器学习、交互式查询等多种任务。

Apache Spark

Apache Spark是一种包含流处理能力的下一代批处理框架。与Hadoop的MapReduce引擎基于各种相同原则开发而来的Spark主要侧重于通过完善的内存计算和处理优化机制加快批处理工作负载的运行速度。

Spark可作为独立集群部署(需要相应存储层的配合),或可与Hadoop集成并取代MapReduce引擎。

批处理模式

与MapReduce不同,Spark的数据处理工作全部在内存中进行,只在一开始将数据读入内存,以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的处理结果均存储在内存中。

虽然内存中处理方式可大幅改善性能,Spark在处理与磁盘有关的任务时速度也有很大提升,因为通过提前对整个任务集进行分析可以实现更完善的整体式优化。为此Spark可创建代表所需执行的全部操作,需要操作的数据,以及操作和数据之间关系的Directed Acyclic Graph(有向无环图),即DAG,借此处理器可以对任务进行更智能的协调。

为了实现内存中批计算,Spark会使用一种名为Resilient Distributed Dataset(弹性分布式数据集),即RDD的模型来处理数据。这是一种代表数据集,只位于内存中,永恒不变的结构。针对RDD执行的操作可生成新的RDD。每个RDD可通过世系(Lineage)回溯至父级RDD,并最终回溯至磁盘上的数据。Spark可通过RDD在无需将每个操作的结果写回磁盘的前提下实现容错。

流处理模式

流处理能力是由Spark Streaming实现的。Spark本身在设计上主要面向批处理工作负载,为了弥补引擎设计和流处理工作负载特征方面的差异,Spark实现了一种叫做微批(Micro-batch)*的概念。在具体策略方面该技术可以将数据流视作一系列非常小的“批”,借此即可通过批处理引擎的原生语义进行处理。

Spark Streaming会以亚秒级增量对流进行缓冲,随后这些缓冲会作为小规模的固定数据集进行批处理。这种方式的实际效果非常好,但相比真正的流处理框架在性能方面依然存在不足。

优势和局限

使用Spark而非Hadoop MapReduce的主要原因是速度。在内存计算策略和先进的DAG调度等机制的帮助下,Spark可以用更快速度处理相同的数据集。

Spark的另一个重要优势在于多样性。该产品可作为独立集群部署,或与现有Hadoop集群集成。该产品可运行批处理和流处理,运行一个集群即可处理不同类型的任务。

除了引擎自身的能力外,围绕Spark还建立了包含各种库的生态系统,可为机器学习、交互式查询等任务提供更好的支持。相比MapReduce,Spark任务更是“众所周知”地易于编写,因此可大幅提高生产力。

为流处理系统采用批处理的方法,需要对进入系统的数据进行缓冲。缓冲机制使得该技术可以处理非常大量的传入数据,提高整体吞吐率,但等待缓冲区清空也会导致延迟增高。这意味着Spark Streaming可能不适合处理对延迟有较高要求的工作负载。

由于内存通常比磁盘空间更贵,因此相比基于磁盘的系统,Spark成本更高。然而处理速度的提升意味着可以更快速完成任务,在需要按照小时数为资源付费的环境中,这一特性通常可以抵消增加的成本。

Spark内存计算这一设计的另一个后果是,如果部署在共享的集群中可能会遇到资源不足的问题。相比Hadoop MapReduce,Spark的资源消耗更大,可能会对需要在同一时间使用集群的其他任务产生影响。从本质来看,Spark更不适合与Hadoop堆栈的其他组件共存一处。

总结

Spark是多样化工作负载处理任务的最佳选择。Spark批处理能力以更高内存占用为代价提供了无与伦比的速度优势。对于重视吞吐率而非延迟的工作负载,则比较适合使用Spark Streaming作为流处理解决方案。

Apache Flink

Apache Flink是一种可以处理批处理任务的流处理框架。该技术可将批处理数据视作具备有限边界的数据流,借此将批处理任务作为流处理的子集加以处理。为所有处理任务采取流处理为先的方法会产生一系列有趣的副作用。

这种流处理为先的方法也叫做Kappa架构,与之相对的是更加被广为人知的Lambda架构(该架构中使用批处理作为主要处理方法,使用流作为补充并提供早期未经提炼的结果)。Kappa架构中会对一切进行流处理,借此对模型进行简化,而这一切是在最近流处理引擎逐渐成熟后才可行的。

流处理模型

Flink的流处理模型在处理传入数据时会将每一项视作真正的数据流。Flink提供的DataStream API可用于处理无尽的数据流。Flink可配合使用的基本组件包括:

Stream(流)是指在系统中流转的,永恒不变的无边界数据集 Operator(操作方)是指针对数据流执行操作以产生其他数据流的功能 Source(源)是指数据流进入系统的入口点 Sink(槽)是指数据流离开Flink系统后进入到的位置,槽可以是数据库或到其他系统的连接器

为了在计算过程中遇到问题后能够恢复,流处理任务会在预定时间点创建快照。为了实现状态存储,Flink可配合多种状态后端系统使用,具体取决于所需实现的复杂度和持久性级别。

此外Flink的流处理能力还可以理解“事件时间&rdqu

苦逼站长浅析写文章的辛酸历程

  写原创文章是广大站长任务非常苦逼的一件事,其实在做优化苦逼的事非常多。经过这些年做彩票网站的优化经验,我分析出站长苦逼的原因是,无论是写文章还是做外链都讲究一个长期性。写文章难就难在长期性,许多人会有这样的感觉,刚开始写文章还是信手拈来,但是时间久了,知识被掏空了,在想写出一两篇文章是非常的困难的。下面我从彩票网站系建设站点优化经验与大家谈谈我的辛酸历程。

  写文章一定是拿自己在某方面知识比较丰富的方面来写,就如我做网站优化的,对优化的相关知识了解的比较多,那么我就不会去百度竞价的相关的文章,原因很简单我不懂,无从写起。刚开始在做彩票销售系统站点的软文推广,需要写些文章,因为对优化的知识接触的比较多,我写的文章主要就是关于优化的东西。

  记得刚开始写这样的文章,还觉得自己非常的有文采呢,感觉要写的东西非常多,想与大家分享自己的经验。写文章的时候,恨不得把事情都说完。在看了卢松松博客站分享的一篇文章,我才知道写文章的时候,不要把事情说完,点到为止,更不能说太全,需留给读者一定的破绽,给读者一定思考的空间。后来想想也是,把文章写的太满,读者在我的文章找不到存在感,下次就不会来了。

  言归正常,还是回到文章这块来。在发布优化知识的文章大概有1个月后,我发现在想写出一篇文章如挤牙膏样,经常是好几个小事也写不出东西来。到了这个时期,没当要做彩票销售系统http://www.365128.com站点的软文推广,写文章的时候,我就一个头两个大。后来为了完成任务,我也只能走伪原创的道路,到互联网上到处找文章,修改然后发布。我想写文章的站长都会碰到我这样的问题,写文章初期很轻松,但要不了多久,当知识被挖空了,在想写些东西,真是比登天还难。

  那么当知识枯竭了,又要想写些文章,怎么办呢,这里与大家分享些经验。

  写文章不要为了原创而原创,任何人的知识都有枯竭的时刻,到那时候不要去抄袭人家的文章,最好的方法是可以自己的心得体会,或是找一个当天的热门事件分析等等。要记住当其他人坚持不下的时候,你熬一阵别人都趴下看,自己就成功了。做站容易,优化难,且行且珍惜。

菜鸟建站之成功的道理

  有时候道理很简单,是我们自己把它看得和年复杂,做站也一样,其实最简单的道理就是坚持不懈,我在站长网上看到和多站长提到了这点,真正明白这点并做下去,我相信你的网站总会做好的,虽然我的版主兼职网在许多站长眼里和垃圾,但是一个网站总有它的价值,今天我明白坚持就做好网站的硬道理,大家也坚持吧。相信你的站总会发光的

  人终究是喜新厌旧的,对待网络的态度也一样,有几个人能坚持到底?有几个人还在用最初的电子邮箱?QQ号或者MSN?有几个人不在BBS上拥有众多的ID?就是自己最喜欢的网站,无一不是从最初发现时的欣喜若狂到发展到后来的索然无味了,能偶尔想到要再从收藏夹里找出旧网址来看看,算是很念旧的了。还记得Q上第一个和你搭话的人吗?还记得BBS上最初回你贴子的陌生朋友吗?还记得你收到第一封Email是谁寄的吗?你的第一封Email又写给了谁?恐怕都不记得了吧?仔细想一想,除了坚持上网之外,你对网上的事物几乎没有什么都坚持下来的,不是吗?

  我也差不多不记得最初的网络际遇了,但我还能叫出那些对我有帮助过的网友名字,陌生的,或者曾经很热情地聊过的朋友,他们对我这个菜鸟学会上网给予过很大的帮助,他们是我的网络启蒙。基本上我在网上没有遇到十恶不赫的人,没有遇到新闻报道中所写过的骗子,我想这也许是我的运气好吧。即使是一些宣传“xx功”或者色情网络影视的陌生人,也是比较有貌地来骚扰我,上来先问我一句“你好,可以和你聊聊吗?”,通常在我回答说没空之后,他们会很有礼貌地说那有空来我这个网址看看吧,然后留下一个我永远不会进去看的网址就消失了,如同人间蒸发,省却了我将他们拖进黑名单的麻烦。

  个人网站和博客就像是一块自留地,自己开垦,自己种植。遇到有共同语言的,大家交流,我却并不想像有些人那样去炒作它,点击率并不能说明什么。没有不得已的原因,我会坚持一周写五篇,双休停止。MSN上的个人网站和博客坚持了一段时间,因为这片自留地比较难进入,所以最终我放弃了。QQ上的Q-ZONE空间也经常无法进入,当你手痒痒想写点感想之类的东西时,它却板着个脸回你:系统暂时无法联接,请稍后再试。因此我也放弃了它。我记得我的第一个邮箱就是新浪网的,一方面出于念旧的心情,一方面见有不少大腕儿都在这上面开辟个人网站和博客,更有了一种背靠大树好乘凉的狭隘之见,因此我最终还是选择了新浪,我想有这些腕儿们撑着,这新浪个人网站和博客怎么样也得顺手快捷可靠一些吧?事实证明我的这次选择还是明智的。

  有了自己的自留地,闲暇之余不免东走西窜去别人家的自留地参观学习。先去了名人家的菜园子。都说老徐是才女,我看了看,没有从个人网站和博客中看出老徐是才女,我想我认同她是才女的封号,不过是从电影方面而非文学创作。再去了韩寒家参观,正巧他在冲着白老头家的自留地浇粪,不但逼得白老头封了自家的菜地,还熏得我捂着鼻子逃了出来,而且他的园子里头充满了一种汽车的尾气味,我想这孩子一定忙着玩赛车和炒作自己,没法静下心来写点像最初这样有灵性的文字出来了。闾丘露薇的文字则很有深度,无论是政治事件还是社会问题,都分析得丝丝入扣,看后发人深省。就是被许多人痛骂成“疯狗”的宋祖德,我也曾好奇地闯进他的自留地中,觉得这厮文笔其实还不错,虽然狂妄一些,但有些事经他这么一说,你会觉得他骂的这个人的确是很该骂。

  基本上我很少看名家之博,个人网站和博客中凡人居多,我本凡人,自然是到同样身份者菜园子参观喽。有些菜园子装饰得太过浓烈,大红大黑,或者阴沉神秘,且各种颜色的文字衬着背景更是令人目迷五色难以辨认,因此我会立马退出这样的自留地,不论里面的植物种得多么漂亮,我并不想参观一座令人眼花缭乱的花园。有不少博友或文风朴实或文采斐然,自留地经营得井井有条,果实累累,且嚼之令人回味无穷,常令我击掌暗叹笔力神奇。我的自留地经营将近一个月了,也会有博友光顾,留下墨宝交流,有时候顺藤摸瓜找去回访,自有一番喜出望外。

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