大数据实时计算期末考

### 关于大数据实时计算期末考试复习资料

对于大数据中的实时计算部分，在准备期末考试时，考生应重点关注流计算这一概念及其应用场景和技术实现。流计算主要涉及针对持续不断的数据流进行即时处理的能力[^1]。

#### 流计算的关键特性
- **低延迟响应**：能够快速地对新到达的数据作出反应。
- **高吞吐量**：可以高效处理大量连续到来的数据记录。
- **事件驱动架构**：基于发生的事件触发相应的操作流程。

#### 技术框架介绍
常见的用于支持流计算的技术框架有Apache Storm, Apache Flink 和 Spark Streaming等。这些工具提供了丰富的API来简化开发人员编写分布式应用程序的工作，并且具备良好的容错机制以保障系统的稳定运行。

#### 实战案例解析
理解实际项目中如何运用上述理论知识也非常重要。例如，在金融交易监控系统里，通过部署高效的流处理器件可实现实时风险预警功能；而在社交网络平台，则可用于追踪热点话题趋势变化并及时推送相关内容给用户群体。

from apache_flink import StreamExecutionEnvironment

env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
data_stream = env.add_source(...) \
                 .map(lambda x: process(x)) \
                 .filter(lambda y: condition(y))
                 
result = data_stream.key_by(key_selector).window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5))).apply(window_function)

result.print().set_parallelism(1)
env.execute("Flink Streaming Python API Skeleton")