流式计算场景(流式计算原理)

流式计算场景

禾观科技是一家提供智能营销和数据解决方案的公司，其业务范围包括：

数据分析类：包括数据仓库建设、数据挖掘、数据分析、用户画像、行为分析等。

智能营销类：包括智能推荐、精准营销、场景化营销、微信营销等。

智能客服类：包括智能问答、自然语言处理、智能客服机器人等。

大数据技术类：包括大数据计算引擎、流式计算、数据存储、数据传输等。

人工智能类：包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等。

总体来说，禾观科技主要聚焦于智能营销和数据解决方案，并提供一系列与此相关的技术和服务。

流式计算原理

mrv1不是静态分配。其原因有三，分别是：

展性差：在MRV1中，jobtracker同时兼备了资源管理和作业控制两个功能，这成为系统的一个最大瓶颈，严重制约了hadoop集群扩展性。

资源利用率低：MRV1采用了基于槽位的资源分配模型，槽位是一种粗粒度的资源划分单位，通常一个任务不会用完槽位对应的资源，且其他任务也无法使用这些空闲资源

无法支持多种计算框架：随着互联网高速发展，mapreduce这种基于磁盘的离线计算框架已经不能满足应用要求，从而出现了一些新的计算框架，包括内存计算框架、流式计算框架和迭代式计算框架等，而MRV1不能支持多种计算框架并存。

流式计算应用场景

简单点说，云渲染就是你把作品通过网络发到远方的超级计算机集群中，由它们帮你完成渲染后再发回到你的电脑中。

而渲染农场相当于一个超级计算机，渲染的核心工作者。

早几年一些渲染农场已经开始运用云渲染技术.例如

renderbus云渲染农场

的大致操作过程：在线提交作品-线上渲染完成-下载到本地。这种操作我们称之为云渲染，但是其渲染的全部工作是由我们看不到的一个庞大的服务器机房-也就是渲染农场完成的。

要深究的话，可以往下看：

渲染农场的概念

所谓的

渲染农场

（Renderfarm）其实是一种通俗的叫法，实际上我们应该叫他“分布式并行集群计算系统”，这是一种利用现成的CPU、以太网和操作系统构建的超级计算机，它使主流的商业计算机硬件设备达到或接近超级计算机的计算能力。

其原理就是分布式并行计算分为空间上的并行和时间上的并行。空间上的并行是指用多个处理器并发的执行计算，有些渲染器已经支持单帧画面分-割渲染，时间上的并行就是指流水线技术。现在的集群计算系统的前沿科学研究主要是空间并行方面的，时间上的流式并行计算已经得到广泛应用。

渲染农场的特点

1、一般规模都比较大，渲染服务器都在百台以上，再大的能有上万台，可以满足大量的渲染需求。

2、支持软件丰富。由于渲染农场一般依靠渲染农场管理软件，渲染集群管理软件一般都能支持主流软件和插件。

3、服务方式。通过渲染农场进行渲染一般需要将模型等文件打包发送给农场工作人员，然后再由农场工作人员代为渲染。

4、服务对象。服务对象一般为有庞大渲染量需求的公司、大型工作室等企事业单位。

云渲染的概念

云渲染的概念源自于云计算，是云计算在渲染领域的应用。是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问。

在实际应用方面，即将3D程序放在远程的服务器中渲染，用户终端通过Web软件或者直接在本地的3D程序中借助高速互联网接入访问资源，指令从用户终端中发出，服务器根据指令执行对应的渲染任务，而渲染结果画面则被传送回用户终端中加以显示。整个渲染流程完全自助，用户只用通过简单的开始结束等控制操作即可得到自己所需的渲染结果。

云渲染的特点

1、更便捷的自助渲染操作：在渲染客户端中拖入文件，选择好相关配置即可，渲染和下载都由云渲染客户端自动操作。

2、按量计费。不管是使用什么样的机器渲染的，最终的计费方式都是按照使用计算量进行计费。

4、服务对象。服务对象不仅包含有庞大渲染量需求的公司、工作室等企事业单位，还包含自由职业者、小工作室、制图爱好者、学生等有渲染需求的对象。

云渲染相比于传统农场的区别

1、渲染能力区别

渲染农场受限与自己渲染农场的规模和渲染服务器配置。只能承受一定范围内的渲染需求，对于更为庞大的任务量或者更快的计算任务的时候只能“望洋兴叹”。

云渲染平台可以动态调节云渲染平台的规模，比如当瑞云渲染需求达到高峰预警的时候会动态调节自动拓展更多计算资源（渲染服务器）从理论上来说这个值是没有上线的，除非所有能用的云计算资源都已经被占用。

2、渲染服务器配置区别

渲染农场的渲染服务器配置比较单一，一般一批次都会采用相同的配置。随着时间的变更，渲染服务器的性能就有可能跟不上渲染任务的需求。

云渲染平台因为拥有非常多的渲染农场，不同农场的服务器也是不一样的。所以会按照渲染需求动态分配不同配置的渲染服务器。

比如：

渲染量比较大，但是并不需要立即出图的，就会分配到配置不是很高的渲染农场进行渲染。一般多见于CG视频、动画、建筑视频等

时间上赶的比较紧，需要快速拿到渲染结果的，就会分配到配置很高的渲染农场进行渲染，一般多见于效果图、和工期比较紧的影视作品。

3、服务方式区别

渲染农场和云渲染的服务方式还是有很大差别的，比如渲染农场一般会有专人进行市场开拓、专人进行提交任务等等。相比较与云渲染而言人力投入更大，人工服务居多。当然，人力资源投入相对也是很大的。

云渲染是全程自助使用，自己注册、自己提交任务、自己查账单等等。除非渲染时遇到问题，否则根本不需要任何人协助。

4、软件支持方式区别

渲染农场和云渲染软件支持方式也是不同的，渲染农场一般就是你把你的文件拷贝给他，他帮你代为渲染。所以支持的软件比较多，无非是再安装一个嘛。

而云渲染则不同，云渲染高度的自动化流程，对软件的运行环境以及容错率等要求极高。所以云渲染多支持一款应用并不容易。所以云渲染平台支持的软件数量也是其平台实力的体现。国内大部分云渲染平台只支持一款或者两款软件，支持最多的是

瑞云

云渲染平台。

什么是真正的云渲染

真正的云渲染一般都有如下特点：

1、按需分配，按量计费。这是渲染乃至云计算的重要特征之一，可以依据任务量及任务内容动态调节资源，并且按照使用量进行计费。

2、智能调度最优资源。云渲染会依据用户的任务内容（CG?动画？效果图等）为用户选择合适的渲染服务器，或者调度到距离提交任务地址最近的超算中心进行。

3、全程自助网络渲染。用户可以从设计软件中直接从提交任务，从提交任务到拿到结果，数据全程自动化传输，无人可接触，安全可控。

5、支持查看任务进度。

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流式计算组件有哪些

一、Storm概述

Storm是一个分布式的、可靠的、零失误的流式数据处理系统。

它的工作就是委派各种组件分别独立的处理一些简单任务。在Storm集群中处理输入流的是Spout组件，而Spout又把读取的数据传递给叫Bolt的组件。

Bolt组件会对收到的数据元组进行处理，也有可能传递给下一个Bolt。我们能够把Storm集群想象成一个由bolt组件组成的链条集合。数据在这些链条上传输。而bolt作为链条上的节点来对数据进行处理。

Storm和Hadoop集群表面看上去非常类似，可是Hadoop上面执行的是MapReduceJobs,而在Storm上执行的是拓扑topology，这两者之间是非常不一样的，关键差别是：MapReduce终于会结束，而一个topology永远会执行（除非你手动kill掉）,换句话说。Storm是面向实时数据分析，而Hadoop面向的是离线数据分析。

如果有这么一种情形。当你看政论类节目的时候。他们会常常提到一些人名和一些热门话题。如果我们把当中人名和话题的反复次数都记录下来，结果应该是一件非常有趣的事情。

因此，想象在Storm环境下，我们能够把辩论者说的话作为输入流，spout组件来读取这些数据，然后把每一句话发送给bolt1组件，bolt1组件负责把这一句话拆分成一个个单词。再把这些单词发送到bolt2组件。bolt2组件负责统计每一个单词的数量然后把这些信息存储到数据库中。辩论者在不断的说话。而storm不断的实时刷新数据库中结果，当你想查看这些结果时，你仅仅需查询数据库就可以。

如今，你能够想象假设能够把这些spout和bolt均衡分布到整个集群中，而且能够方便地做无限制的扩展，厉害吧？这就是Storm的威力！

流式计算定义

流式细胞周期结果可以通过细胞周期分析软件得出。这些软件会使用细胞DNA含量随时间变化的数据，使用数学模型，将细胞分为G0/G1、S、G2/M期，并计算出每个时期的百分比和细胞周期的长度。分析流式细胞周期结果的原因在于，这可以有效地评估细胞增殖能力和活性，以及筛选药物治疗的效果。对于不同类型的细胞、不同治疗方式和不同重点，选择不同的软件有助于更准确地分析结果。因此，需要深入了解和掌握流式细胞周期分析技术和软件，以便有效地分析和实验结果。

流式计算技术

1. 大数据处理之一：采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

流式计算框架有哪些

      图灵架构的意思是图灵的流式多处理器（Streaming Multiprocessor）采用全新的架构，被称为图灵SM。和上一代帕斯卡架构相比，每个CUDA Core的性能提升50%。性能提升的主要原因是两个关键性的改进：

一是图灵SM添加了新的独立整数数据路径，可以和浮点数据路径同时执行。

二是图灵SM的内存路径已经经过重新设计，将共享内容、纹理缓存和内存读取缓存统一在一起，对于一些常见的工作负载，这可以为L1缓存提供2倍以上的带宽和2倍以上的容量。

流式计算的例子

自己写的Spark入门实战教程，适合于有一定hadoop和数据分析经验的朋友。

Spark简介

Spark是一个开源的计算框架平台，使用该平台，数据分析程序可自动分发到集群中的不同机器中，以解决大规模数据快速计算的问题，同时它还向上提供一个优雅的编程范式，使得数据分析人员通过编写类似于本机的数据分析程序即可实现集群并行计算。

Spark项目由多个紧密集成的组件组成。

核心是Spark Core组件

，它实现了Spark的基本功能，包括：任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块，特别的，Spark Core还定义了弹性分布式数据集（RDD）的API，是Spark内存计算与并行计算的主要编程抽象。

在Spark Core上有一系列软件栈，用于满足了各种不同数据分析计算任务需求，包括连接关系型数据库或Hadoop Hive的SQL／HQL的查询组件Spark SQL，对实时数据进行流式计算的组件Spark Steaming，支持常见机器学习算法并行计算组件MLlib，支持并行图计算组件GraphX等。

为了进一步支持在数千个计算节点上的伸缩计算，Spark Core底层支持在各种集群管理器上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，或者Spark自带的Standalone独立调度器。

Spark部署

安装Spark比较简单，只要在机器上配置好最新版JAVA环境，下载编译好的Spark软件包后即可在本地运行。当然，也可以根据具体环境，使用Maven编译需要的Spark功能。

Spark部署有两种方式，一是本地部署，二是集群部署。前者只需启动本地的交互式环境spark-shell.sh脚本即可，常用在本机快速程序测试，后者的应用场景更多些，具体根据集群环境不同，可部署在简易的Spark独立调度集群上、部署在Hadoop YARN集群上、或部署在Apache Mesos上等。

其中，Spark自带的独立调度器是最简单实现Spark集群环境的一种方式，只需在多台联网计算机上安装好Spark，然后在其中一台启动集群管理器（通过start-master.sh脚本），然后再在其他计算机上启动工作节点（通过start-slave.sh脚本），并连接到管理器上即可。

Spark编程

使用Spark编程，需要先在本机安装好Spark环境，然后启动Spark上下文管理器连接到本机（本地部署）或是集群上的集群管理器（集群部署），再使用Spark提供的抽象接口编程即可。

支持Spark的原生语言是Scala，一种支持JVM的脚本语言，可以避免其他语言在做数据转化过程的性能或信息丢失。但随着Spark项目的不断完善，使用Python和PySpark包、或者R和SparkR包进行Spark编程也都是不错的选择。

不论使用何种编程语言，使用Spark进行数据分析的关键在于掌握Spark抽象的编程范式，其基本流程包括4步：

初始化SparkContext

。SparkContext即是Spark上下文管理器（也称为驱动器程序），它主要负责向Spark工作节点上发送指令并获得计算结果，但数据分析人员无需关注具体细节，只需使用SparkContext接口编程即可。

创建RDD

。弹性分布数据集RDD是Spark在多机进行并行计算的核心数据结构，因此使用Spark进行数据分析，首先需使用SparkContext将外部数据读入到Spark集群内。

设计数据转化操作

。即操作的结果是返回一个新的RDD，即在图计算中只是一个中间节点。类比于Hadoop的Map()映射算子，但又不仅于此，Spark还支持filter()过滤算子、distinct()去重算子、sample()采样算子，以及多个RDD集合的交差补并等集合操作。

设计数据执行操作

。即操作的结果向SparkContext返回结果，或者将结果写入外部操作系统。类比于Hadoop的Reduce()算子，按某函数操作两个数据并返回一个同类型的数据，此外Spark还支持collect()直接返回结果算子、count()计数算子、take()/top()返回部分数据算子、foreach()迭代计算算子等操作。

Spark编程范式的本质是有向无环图方式的惰性计算

，即当使用上述方式进行编程后，Spark将自动将上述RDD和转化算子转换为有向无环图的数据工作流，只有当触发执行算子时，才按需进行数据工作流的计算。此外，为进一步提高计算效率，Spark默认将在内存中执行，并自动进行内存分配管理，当然分析人员也可根据需求通过persist()算子将中间步骤数据显式的将内存数据持久化到磁盘中，以方便调试或复用。

在R环境下使用Spark实例

最新版的RStudio已经较完整的集成了Spark数据分析功能，可以在SparkR官方扩展接口基础上更方便的使用Spark，主要需要安装两个包，分别是sparklyr和dplyr。其中，sparklyr包提供了更简洁易用的Spark R编程接口，dplyr包提供了一个语法可扩展的数据操作接口，支持与主流SQL/NoSQL数据库连接，同时使数据操作与数据集数据结构解耦合，并且和Spark原生算子可基本对应。

若第一次运行，先在本机安装必要的包和Spark环境：

之后运行下面的小例子，可以发现，除了需要初始化SparkContext、导入RDD数据和导出数据外，其他数据处理操作都与在本机做数据分析是一样的。

此外，除了dplyr接口外，sparklyr还封装了一套特征工程和常用机器学习算法，足以满足80%常见的数据分析与挖掘工作，至于剩余的20%定制算法或是流处理、图计算等任务，便需要了解更多高阶的Spark接口来实现了。

流式计算的特点

TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。

除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。

流式计算是什么

处理、实时计算属于一类的，即计算在数据变化时，都是在数据的计算实时性要求比较高的场景，能够实时的响应结果，一般在秒级，Yahoo的S4,twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。

Add-hoc和实时查询都计算在query时，实时查询是响应可能千变万化的结果，无法事先通过枚举得到并存储起来，需要根据用户输入的不同实时查询出不同的响应，对实时性要求比较高，比如hbase，内存数据库的查询redis、mongodb等；Add-hoc属于对实时性要求不高的场景。

Add-hoc是针对各种临时的、自定义的需求采取的解决方案，比如hive，需求是不确定的，可以通过编写sql来应对各种问题；最近出现的基于hadoop的实时查询Impala，解决了实时性的要求，比hive效率。

离线计算一般是批量处理数据库的过程，比如利用hadoop的mapreduce；内存计算spark类似于mapreduce， 不过是数据是放在在内存中，效率比较高。