流数据的实时计算技术

，作为数据处理领域的“超级引擎”，正以其强大的实力，为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据流实时计算引擎的神秘面纱数据流实时计算引擎，是一种能够对源源不断的数据流进行实时采集、分析和处理的技术数据流实时计算引擎：开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据，从中挖掘有价值的信息，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。数据流实时计算引擎工具。与传统的批量数据处理方式不同，它强调数据的实时性，能够在数据产生的瞬间就进行处理，及时反馈结果。二、核心能力剖析实时数据采集：具备强大的数据采集能力，能够从各种数据源，如传感器、日志文件、数据库等，实时获取数据，并将其快速传输到计算引擎中进行处理。高速数据处理：采用先进的算法和架构，能够在极短的时间内对海量数据进行复杂的计算和分析，满足企业对实时性的严格要求。灵活的数据处理逻辑：支持多种数据情况。提高业务效率：实时处理数据，减少了数据处理的等待时间，提高了业务流程的运行效率。优化用户体验：在互联网、金融等行业，通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。降低成本

，因为它能够实时响应用户的输入请求，为用户提供及时、准确的结果。实时计算的三个主要特征包括：无限数据、无界数据处理和低延迟。无限数据指的是一种不断增长的、基本上无限的数据集，通常被称为“流数据”。无界相关问题问题：实时计算与传统批处理有什么区别？实时计算与传统批处理的主要区别在于数据处理的时效性。实时计算针对的是持续产生的数据流，要求在极短的时间内（通常是秒级）完成数据处理和分析，以满足实时决策的实时计算（Real-timecomputation）是一种时间复杂性较低的计算模式，主要针对海量数据进行处理和分析，要求在极短的时间内（通常是秒级）完成计算任务。这种计算模式在大数据领域中尤为重要数据处理是一种持续的数据处理模式，能够通过处理引擎重复处理无限数据，从而突破有限数据处理引擎的瓶颈。低延迟则意味着实时计算需要在很短的时间内为用户提供结果，因为数据的价值会随着时间的流逝而降低。实时计算需求。而传统批处理则是在固定时间间隔内对累积的数据进行批量处理，时效性相对较低。实时计算通常用于需要快速响应的场景，如实时推荐、欺诈检测等；批处理则更适用于对时效性要求较低的场景，如数据统计报表等

，为了能够帮助用户将此类应用迁移分布式实时计算引擎，星环开发了StreamingCalculus模块，其中主要功能模块如下：提供外部算法导入功能，提供Binary算法的分布式运行环境，实现和实时数据流的TranswarpSlipstream是一款通用的实时计算引擎，使用事件驱动和批处理统一的模型，在保证毫秒级别延迟的同时，帮助用户更高效、准确的进行数据集成，同时提供更复杂的分析功能，以帮助企业挖掘可以在实时数据流上进行逻辑判断、循环等操作，以实现复杂的功能；同时，用户原先在Oracle上或者DB2上开发的存储过程，也可以方便高效的迁移到Slipstream引擎。以下是实时数据的价值。同时TranswarpSlipstream提供一站式的管理平台，方便用户进行应用的开发、监控，降低实时处理应用的开发和运维成本。Slipstream功能表开发的批处理应用迁移到Slipstream引擎，同时也可以很方便地通过扩展语法，开发复杂的实时统计分析业务，用来帮助企业构建实时数据仓库。以下是Slipstream在数据集成方面的主要功能

实时数仓和流批一体技术都是数据处理领域的重要技术。实时数仓是一种在数据仓库中实现实时数据存储和处理的技术。它通常采用分布式存储系统，对海量数据进行高效存储和处理。实时数仓技术可以提供实时数据数据处理。流批一体技术可以支持实时数据采集、实时数据处理、离线数据处理等多种数据处理方式，同时保证了数据处理的高效性和准确性。在实际应用中，实时数仓和流批一体技术可以相互补充，共同实现更高效的数据处理和分析。例如，在实时数仓中，可以通过流批一体技术对实时数据进行批处理，以保证数据的一致性和准确性；同时，在流批一体技术中，也可以利用实时数仓提供的实时数据服务，对数据进行实时分析和挖掘。分析、数据挖掘、数据报表等数据服务，帮助企业快速响应市场变化，提高决策效率。流批一体技术则是在数据处理过程中，将流处理和批处理进行融合的一种技术。它将批处理和流处理的优点结合起来，以实现更高效、更灵活的

来处理实时数据流，支持复杂的数据转换和聚合操作，同时保证处理的低延迟和高吞吐量。数据存储：使用分布式存储架构来存储和处理实时数据流，支持实时计算功能如SQL查询、机器学习等。数据分析与查询：具备实时实时数仓是一种能够实时或近实时地处理和分析数据的仓库架构。它结合了流处理和批处理的优点，实现了对数据的快速采集、处理、存储和分析。实时数仓能够将实时流数据和批量数据进行整合，为企业提供实时的业务洞察和决策支持，是现代数据处理和分析的重要组成部分。实时数仓的功能数据采集与传输：依赖高性能的消息队列系统来实现数据的实时捕获和传输，确保数据能够快速地被数仓系统接收并处理。数据处理与转换：采用流处理框架查询和分析的能力，能够满足企业对数据的即时需求，无论是实时监控业务运营情况，还是进行实时决策，实时数仓都能够提供及时的数据支持。实时数仓的应用场景实时报表：允许管理层和业务部门在第一时间获取最新的业务数据，从而迅速响应市场变化，调整业务策略。包括广告营销报表、保险客户分析、物流实时看板、交易明细查询等。湖仓一体：通过集成数据湖技术，实现对非结构化数据的存储、查询和分析能力，为企业提供更全面的数据视图

,s1win.nameFROMs1winJOINs2winONs1win.name=s2win.name;结语由于Slipstream对于事件驱动模式和微批模式的混合支持，用户可以方便的实现低延时和高吞吐的实时计算。在事件驱动的模式下，数据触发的，例如交通的视频检测。而有了StreamSQL对模式切换的语义支持，用户就可以灵活的借助Slipstream的实时计算能力应对不同业务的需求。，本文将针对此模式，介绍如何正确的利用StreamSQL设置事件驱动模式，通过Slipstream进行低延迟的计算处理。事件驱动的流处理事件驱动的流处理，是指StreamSQL引擎逐条读取数据源流入的基于流的SQL引擎:StreamSQL（基础介绍）中已介绍的，InceptorStreamSQL是用于替代Scala和API来简化流计算编程的类SQL声明式语言。StreamSQL的计算运行于流计算模式来处理流数据，她需要在触发StreamJob前配置参数streamsql.use.eventmode=true。StreamSQL中触发StreamJob的详细步骤可以参考基于流的SQL引擎

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湖仓一体架构通过实时数据采集与传输、流计算技术、高效的缓存机制以及严格的数据治理和先进的技术架构等措施，确保了数据的实时性和准确性。确保数据实时性‌实时数据采集与传输‌：利用消息队列技术，实现数据的实时采集和传输。这些技术能够确保数据从源头到湖仓一体架构中的传输延迟极低，从而满足实时性要求。‌流计算技术‌：借助流计算框架，湖仓一体架构能够实时处理和分析数据。流计算技术允许在数据到达时立即进行处理监控、数据生命周期管理等。这些功能可以确保数据在存储、处理和分析过程中的准确性和可靠性。‌先进的技术架构‌：湖仓一体架构采用先进的技术架构，如分布式计算、并行处理等，以提高数据处理的效率和准确性。这些、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构，真正实现湖仓技术架构统一。贯穿这四层架构，星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据管控能力，可以实现多模态数据以及元数据的统一管控，同时支持统一的多租户管理，可确保在湖仓一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。，无需等待整个数据集到达，从而大大缩短了数据处理的时间。‌高效的缓存机制‌：通过缓存技术，湖仓一体架构可以缓存热点数据，提高数据查询的响应速度。当用户需要访问这些数据时，可以直接从缓存中获取，而无

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...