1.简介Fink是一个开源的分布式,高性能,高可用,准确的实时数据计算框架，它主要优点如下:流式计算: Fink可以连接处理流式(实时)数据。 容错: Fink提供了有状态的计算,会记录任务的中间状态,当执行失败时可以实现故障恢复。 可伸缩: Fink集群可以支持上千个节点。 高性能: Fink能提供高吞吐,低延迟的性能。 三大实时计算框架对比:Spark Streaming: 可以处理秒级别延迟
Flink项目之电商实时数据分析（一）一：项目介绍背景本项⽬目主要⽤用于互联⽹网电商企业中，使⽤用Flink技术开发的⼤大数据统计分析平台，对电商⽹网站的各种⽤用户⾏行行为（访问⾏行行为、购物⾏行行为、点击⾏行行为等）进⾏行行复杂的分析，⽤用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理理）、数据分析师以及管理理⼈人员分析现有产品的情况，并根据⽤用户⾏行行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司
什么是数据实时处理？有哪些典型应用场景？实时数据处理的意义是？下文围绕实时数据应用的产品特性和场景，一一解答。01 什么是实时数据处理
以实时数据平台 flashflow 举例，它的具体处理过程：数据从生成->实时采集->实时缓存存储->实时计算->实时落地->实时展示->实时分析。简言之，数据实时处理是指系统对现场数据在其发生的实际时间内进行收集和加
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。1. Google Analytics这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报
数据分析的历史 当今的分析要求给现有的数据基础架构带来了前所未有的压力。 跨运营和存储数据执行实时分析通常是成功的关键，但实施起来总是充满挑战。 考虑一家航空公司，它希望从其喷气发动机中收集并分析连续的数据流，以进行预测性维护并加快发布解决方案的时间。 每个引擎都有数百个传感器，用于监视温度，速度和振动等条件，并将这些信息连续发送到物联网（IoT）平台。 物联网平台提取，处理和分析数据后，将其存
随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。大数据分析的分类按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。实时分析实时数据分析一般用于金融、移动网络、物联网和互联网B2C等产品，往往要求系统在数秒内返回上亿行数据的分析，从而才
本文整理自 StarRocks 社区技术布道师谢寅，在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓的分享。
原创
2023-07-30 07:59:59
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最近在学 Flink，做了一个实时数据分析的 Demo，流程如下所示：Data Mock：作为生产者模拟数据，负责从本地文件系统中读取数据并发往 Kafka；Zookeeper：Kafka 的依赖；KafKa：消息队列，可以用于发布和订阅消息；Flink：流式处理引擎，作为消费者订阅 Kafka 的消息；ElasticSearch：搜索引擎，也可以作为实时存储引擎；Kibana：可视化 Elast
原创
2021-02-04 13:35:59
390阅读
最近在学 Flink，做了一个实时数据分析的 Demo。
原创
2021-07-12 09:48:50
531阅读
# 实现IOT实时数据分析指南
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现IOT实时数据分析的流程和每个步骤所需的代码。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程并顺利完成任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取IOT数据) --> B(处理数据)
B --> C(分析数据)
C --> D(展示分析结果)
```
##
实时数据分析技术
# 引言
随着互联网的快速发展和大数据的兴起，实时数据分析技术成为了企业和组织获取实时数据洞察的重要工具。实时数据分析技术可以帮助企业及时了解市场变化、监控业务运营状况、实时预测需求等，从而做出更加准确和及时的决策。本文将介绍实时数据分析技术的基本概念、应用场景、实现方法，并提供代码示例。
# 实时数据分析技术概述
实时数据分析技术是指在数据产生的同时对数据进行分析和处理
原创
2023-08-18 04:25:45
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# HBase实时数据分析教程
作为一名经验丰富的开发者，我会教会你如何实现“HBase实时数据分析”。以下是整个过程的流程图和步骤：
## 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(安装HBase)
B --> C(创建HBase表)
C --> D(写入实时数据)
D --> E(使用MapReduce处理数据)
E --> F(可视化分析结果)
F -->
原创
2023-08-24 04:20:16
127阅读
网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具。1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看
实时建模与离线建模类似，也需要对数据进行建模，进行数据分层处理数据分层： 1）ODS层：与离线系统类似，操作数据层。记录了原始数据的变更过程，例如订单变更数据以及服务器日志数据2）DWD层：实时明细层，对于没有上下文关系的数据会回流到离线系统，保证了ODS层与DWD层数据一致性3）DWS层：通用维度数据汇总层，供各业务共同使用4）ADS层：个性化维度会汇总层，针对单个业务所关注的维度各指标数据5）
Spark快速大数据分析这本书用Java/Python/Scala三种语言介绍了Spark的基本概念和简单操作，对于入门Spark是一个不错的选择，这里做一个总结，方便以后查看。
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2019-06-30 21:23:00
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数据分析1.概念详细的研究和概括总结的过程。2.目的与意义集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。3.功能简单的数学运算统计快速傅里叶变换平滑和滤波基线与峰值分析在统计学领域中，划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。探索性数据分析：侧重于发现新的特征。验证性数据分析：侧重于已有假设的证实或伪证。4.应用场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户的评价的产品设计基于数据分析的
一、普通实时计算和实时数仓的比较 普通实时计算优先考虑时效性，从数据采集经过计算直接得到结果，时效性更好，但是中间结果没有沉淀下来，当面临大量实时计算的时候，计算的复用性差，开发成本大大提高； 实时数仓是基于数仓理论对数据分层，提高数据的复用率； 二、实时数仓分层 ods：原始数据，业务 dwd：数据对象进行分流，比如页面访问，订单等 dim：维度数据 dwm：对部分数据进一
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2023-07-24 16:01:21
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当业务发展到一定规模，实时数据仓库是一个必要的基础服务。从数据驱动方面考虑，多维实时数据分析系统的重要性也不言而喻。但是当数据量巨大的情况下，拿腾讯看点来说，一天上报的数据量达到万亿级的规模，要实现极低延迟的实时计算和亚秒级的多维实时查询是有技术挑战的。 本文将介绍信息流场景下…
原创
2022-10-26 14:06:16
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关系数据库使用得比较广，为大部分人所熟悉，以至于谈到数据库，缺省情况下指的就是关系数据库，但实际上还有一些其他种类的数据库在生产生活中被广泛使用，比如我将谈到的实时数据库，它们用在要求非常严格、数据量非常大的生产工控中。
当今国际国内广泛使用的实时数据库只有三个产品：
a. 美国OSI公司的 PI ( Plant Information System )
1.引言 近年来，一种新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这类应用的特征是：数据不宜用持久稳定关系建模，而适宜用瞬态数据流建模。这些应用的实例包括金融服务、网络监控、电信数据管理、Web应用、生产制造、传感检测等等。在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（tuples），例如网络测量、呼叫记录、网页访问等产生的数据。但是，这些数据以大量、快
