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
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2023-10-21 13:15:01
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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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# 实时数据分析与Spark
在当今快速发展的数据时代，实时数据分析的需求愈发强烈。许多企业希望能够及时获取数据洞察，以便做出迅速的决策。这使得分布式计算框架如Apache Spark得到了广泛应用。Spark具备高效处理海量数据的能力，使得实时数据分析成为可能。
## 什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理。它以快速、高效和
# Spark 实时数据分析案例指南
随着大数据技术的迅猛发展，Spark 作为一个强大的数据处理框架，广泛应用于实时数据分析场景。本文将带领一位刚入行的新手通过一个简单的案例，学习如何使用 Spark 进行实时数据分析。我们将分步进行，从整体流程到具体代码实现，确保你能够理解每一步的含义和作用。
## 流程概述
在实现 Spark 实时数据分析的过程中，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤
重新启用一个远程连接窗口 回到这边输入一些信息 看到这边就有数据接收到了 我们退出，换个
原创
2022-06-17 12:31:17
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在数据分析方面，影响深远的变化正在酝酿之中，而开源工具在引领许多变化。当然，你可能已熟悉这个领域的一些明星开源项目，比如Hadoop和Apache Spark，不过现在出现了强烈的要求，需要全面完善数据分析生态系统的新工具。值得注意的是，许多这些工具是为了处理流数据而定制的。物联网带来了众多传感器及其他设备，它们在生成源源不断的数据流，而物联网只是推动市场需要新型分析工具的重大趋势之一。需要流数据
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2024-10-05 17:03:59
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spark+kafka实时数据分析一、项目内容1. 项目流图环境要求centos 7以上 Spark: 2.1.0 Scala: 2.11.8 kafka: 0.8.2.2 Python: 3.x(3.0以上版本) Flask: 0.12.1 Flask-SocketIO: 2.8.6 kafka-python： 1.3.32. 数据处理和python操作kafka本项目采用的数据集压缩包为dat
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2023-08-11 22:00:37
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目录一. 训练要点二.需求说明三.关键实现思路及步骤 四、LogCount.scala文件完整代码实现：五、运行过程与结果截图： 六、具体实现步骤 七、相关知识点 1、过滤出访问次数在 50 次以上的用户记录 2、统计访问 50 次以上的用户主要访问的前 5 类网页 3. 合并部分网页 4.根据访问时间加
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2023-10-29 20:08:40
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导读：上两期，我们分别讲了通过提高并行度和自定义分区策略来解决数据倾斜的方法，同时我们也讲到了他们的共同缺点：针对于不同key倾斜到同一个节点到场景。那如果是同样的key太大怎么办呢？如何将同一个key分配到不同的节点呢？答案就是通过对key增加前后缀的方式，这样就可以重新为这些数据划分分区了。这种方式解决起来比较麻烦，我们可以一步一步来。系列完成会把代码开源～ 本文经授权转自DLab数
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2023-11-27 17:51:52
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# 实时数据分析的世界：概念、工具与实践
实时数据分析是指对数据在生成后立即进行处理和分析的过程。这一过程能够帮助企业和个人做出快速决策，并及时应对变化的环境和需求。在当今数字化时代，实时数据分析的重要性愈发凸显，特别是在金融、医疗、物联网、电子商务等领域。
## 什么是实时数据分析？
实时数据分析是对持续流入的数据流进行实时处理的过程，通常包括以下几个步骤：
1. **数据捕获**：从各
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
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2024-05-18 21:54:09
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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
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2024-01-16 13:47:51
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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
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2024-08-26 15:45:40
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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
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2023-10-20 09:19:52
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如今整个商业世界都面临着新的难题，即如何处理来自各客户接触点、交易以及互动对象的大量数据。但与此同时，我们也看到了解决问题的曙光——实时数据流技术，其能够存储大量数值及历史数据，以备日后随时调用。可能很多朋友还没有接触过大数据分析方案，也有人认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工
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
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2024-07-12 15:23:29
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虽然不像 Python 那样流行，但 R 仍然是数据分析师的首选。经常被描绘成 Python 的主要竞争对手，学习这两种语言中的一种（或两种）是成为数据分析师的关键一步。R 是一种开源的、特定于领域的语言，专为数据科学和高级计算而设计。R 在金融和学术界非常流行，是数据操作、处理和可视化以及统计计算和机器学习的完美语言。R 拥有庞大的用户社区和大量用于数据分析和机器学习的专用库。一些最著
文章目录1、环境准备1.1 flink 下载相关 jar 包1.2 生成 kafka 数据1.3 开发前的三个小 tip2、flink-sql 客户端编写运行 sql2.1 创建 kafka 数据源表2.2 指标统计：每小时成交量2.2.1 创建 es 结果表， 存放每小时的成交量2.2.2 执行 sql ，统计每小时的成交量2.3 指标统计：每10分钟累计独立用户数2.3.1 创建 es 结果
# 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)
```
##
原创
2024-05-05 04:46:35
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# 实时数据分析架构的实现指南
作为一名刚入行的小白，搭建一个“实时数据分析架构”似乎是一个巨大的挑战，但只要分步进行，你会发现其实并不复杂。在这篇文章中，我会帮助你逐步构建一个简单的实时数据分析架构，并提供清晰的代码和解释。
## 整体流程
在开始之前，让我们先看一下整体的流程。下面的表格概述了我们要实现的步骤：
| 步骤 | 描述
