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实时计算技术随着互联网的不断按照而被广泛应用到了不同行业，而今天我们就一起来了解一下，实时计算技术应用都有哪些方法。
在互联网领域，实时计算被广泛实时监控分析、流控、风险控制等领域。电商平台系统或者应用对日常产生的大量日志和异常信息，需要经过实时过滤、分析，以判定是否需要预警;
同时需要对系统做自我保护机制，比如对模块做流量的控制，以防止非预期的对系统压力过大而引起的系统瘫痪，流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制;有些业务需要进行风险的控制，比如彩票中有些业务需要根据系统的实时销售情况进行限号与放号。
原始基于单节点的计算，随着系统信息量爆炸式产生以及计算的复杂度的增加，单个节点的计算已不能满足实时计算的要求，需要进行多节点的分布式的计算，分布式实时计算平台就出现了。
这里所说的实时计算，其实是流式计算，概念前身其实是CEP复杂事件处理，相关的开源产品如Esper，业界分布式的流计算产品YahooS4,Twitterstorm、flink、blink等，以storm和blink和flink开源产品使用为广泛。
对于实时计算平台，从架构设计上需要考虑以下几个因素：
伸缩性
随着业务量的增加，计算量的增加，通过增加节点处理，就可以处理。
高性能、低延迟
从数据流入计算平台数据，到计算输出结果，需要性能高效且低延迟，保证消息得到快速的处理，做到实时计算。
可靠性
保证每个数据消息得到一次完整处理。
容错性
系统可以自动管理节点的宕机失效，对应用来说，是透明的。
整个集群的管理是通过zookeeper来进行的。客户端提交拓扑到nimbus。
Nimbus针对该拓扑建立本地的目录根据topology的配置计算task，分配task，在zookeeper上建立assignments节点存储task和supervisor机器节点中woker的对应关系。
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2025-08-07
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