做网站要做哪些seo整站优化报价

---

实时流式计算

一般流式计算会与批量计算相比较

流式计算就相当于上图的右侧扶梯，是可以源源不断的产生数据，源源不断的接收数据，没有边界。

一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。
流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。

应用场景

• 日志分析
  网站的用户访问日志进行实时的分析，计算访问量，用户画像，留存率等等，实时的进行数据分析，帮助企业进行决策
• 大屏看板统计
  可以实时的查看网站注册数量，订单数量，购买数量，金额等。
• 公交实时数据
  可以随时更新公交车方位，计算多久到达站牌等
• 实时文章分值计算
  头条类文章的分值计算，通过用户的行为实时文章的分值，分值越高就越被推荐。

技术方案选型

• Hadoop
• Apche Storm
• Flink
• Kafka Stream

可以轻松地将其嵌入任何Java应用程序中，并与用户为其流应用程序所拥有的任何现有打包，部署和操作工具集成。

Kafka Stream

Kafka Stream：提供了对存储于 Kafka内 的数据进行流式处理和分析的功能

Kafka Stream的特点如下：

• Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署
• 除了Kafka外，无任何外部依赖
• 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证
• 通过可容错的state store实现高效的状态操作（如windowed join和aggregation）
• 支持正好一次处理语义
• 提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟
• 支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）
• 同时提供底层的处理原语Processor（类似于Storm的spout和bolt），以及高层抽象的DSL（类似于Spark的map/group/reduce）

Kafka Streams 的关键概念

• 源处理器（Source Processor）：源处理器是一个没有任何上游处理器的特殊类型的流处理器。它从一个或多个kafka主题生成输入流。通过消费这些主题的消息并将它们转发到下游处理器。

• Sink处理器：sink处理器是一个没有下游流处理器的特殊类型的流处理器。它接收上游流处理器的消息发送到一个指定的Kafka主题

KStream

• 数据结构类似于map,如下图，key-value 键值对

KStream数据流（data stream），即是一段顺序的，可以无限长，不断更新的数据集。

Kafka Stream入门案例编写

1. 需求分析，求单词个数（word count）

2. 创建原生的 kafka staream 入门案例

导入依赖

<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-streams</artifactId><exclusions><exclusion><artifactId>connect-json</artifactId><groupId>org.apache.kafka</groupId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></exclusion></exclusions>
</dependency>

package com.heima.kafka.sample;import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.TimeWindows;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;/*** 流式处理*/
public class KafkaStreamQuickStart {public static void main(String[] args) {//kafka的配置信心Properties prop = new Properties();prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"streams-quickstart");//stream 构建器StreamsBuilder streamsBuilder = new StreamsBuilder();//流式计算streamProcessor(streamsBuilder);//创建kafkaStream对象KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(streamsBuilder.build(),prop);//开启流式计算kafkaStreams.start();}/*** 流式计算* 消息的内容：hello kafka  hello itcast* @param streamsBuilder*/private static void streamProcessor(StreamsBuilder streamsBuilder) {//创建kstream对象，同时指定从那个topic中接收消息KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("itcast-topic-input");/*** 处理消息的value*/stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {@Overridepublic Iterable<String> apply(String value) {return Arrays.asList(value.split(" "));}})//按照value进行聚合处理.groupBy((key,value)->value)//时间窗口.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))//统计单词的个数.count()//转换为kStream.toStream().map((key,value)->{System.out.println("key:"+key+",vlaue:"+value);return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());})//发送消息.to("itcast-topic-out");}
}

3. 测试准备

• 使用生产者在 topic 为：itcast_topic_input中发送多条消息
• stream 接收 itcast_topic_input 的数据，进行聚合操作后，将处理结果发送到 itcast_topic_out
• 使用消费者接收 topic 为：itcast_topic_out

结果：

• 通过流式计算，会把生产者的多条消息汇总成一条发送到消费者中输出

SpringBoot 集成 Kafka Stream

1. 配置

package com.heima.kafka.config;import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaStreamsDefaultConfiguration;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;/*** 通过重新注册KafkaStreamsConfiguration对象，设置自定配置参数*/@Setter
@Getter
@Configuration
@EnableKafkaStreams
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
public class KafkaStreamConfig {private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16* 1024 * 1024;private String hosts;private String group;@Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)public KafkaStreamsConfiguration defaultKafkaStreamsConfig() {Map<String, Object> props = new HashMap<>();props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_aid");props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_cid");props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 10);props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());return new KafkaStreamsConfiguration(props);}
}

application.yml

kafka:hosts: 192.168.200.130:9092group: ${spring.application.name}

2. 在配置类中定义方法

• 可注入StreamsBuilder
• 返回值必须是KStream且放入spring容器中

package com.heima.kafka.stream;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.TimeWindows;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;@Configuration
@Slf4j
public class KafkaStreamHelloListener {@Beanpublic KStream<String,String> kStream(StreamsBuilder streamsBuilder){//创建kstream对象，同时指定从那个topic中接收消息KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("itcast-topic-input");stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {@Overridepublic Iterable<String> apply(String value) {return Arrays.asList(value.split(" "));}})//根据value进行聚合分组.groupBy((key,value)->value)//聚合计算时间间隔.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))//求单词的个数.count().toStream()//处理后的结果转换为string字符串.map((key,value)->{System.out.println("key:"+key+",value:"+value);return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());})//发送消息.to("itcast-topic-out");return stream;}
}

3. 测试

启动 springboot 项目即可自动监听