1. 什么是流处理一种被设计来处理无穷数据集的数据处理系统引擎2. 流处理的几个概念1. 无穷数据（Unbounded data）：一种持续生成，本质上是无穷尽的数据集。它经常会被称为“流数据”。然而，用流和批次来定义数据集的时候就有问题了，因为如前所述，这就意味着用处理数据的引擎的类型来定义数据的类型。现
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2023-08-15 14:52:47
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序言基于官网教程整理的一个教程。基于Flink1.12.0版本。目前该版本的Flink支持的source与sink如下所示参考资料：
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/try-flink/index.html
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2023-09-27 17:35:38
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# 流数据处理架构入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对流数据处理架构感到陌生。不用担心，本文将为你提供一份详细的入门指南，帮助你快速掌握流数据处理的基础知识。
## 流数据处理架构流程
流数据处理架构通常包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据源接入 |
| 2 | 数据采集 |
| 3 | 数据传输 |
| 4 | 数据处理 |
| 5
?在上一章的学习中，我们学习了docker安装flink环境，并搭配了一系列流处理框架的组建，在这一章我们将介绍一下流式处理框架的原理，?本篇博客主要讲解流处理框架与传统框架的比较，以及流处理框架的组成结构，让我们开始今日份的学习吧。 目录1. 引言2. 传统框架和流处理框架3. 消息传输层和流处理层3.1 消息传输层4. 流数据在微服务架构下的应用5. 案例6. 参考资料 1. 引言数据架构设计
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2023-09-30 16:42:02
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1 面试官：请简短的做个自我介绍。面试官，您好！我叫 xxx , xxxx 年 x 月毕业于 xxx 学校，xx 学历，目前就职于 xxx 公司 xxx 部门，职位为：大数据开发工程师，主要从事于 Flink 流计算组件、平台的开发工作。工作以来，我先后参加了 xxx 项目、xxx 项目以及 xxx 项目，积累了丰富的项目经验，同时，这 x 个项目都得到了领导的一致好评。我对流计算组件有着浓厚的兴
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2023-09-05 15:49:09
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Apache Storm在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。一个拓扑中包括spout和bolt两种角色，其中spout发送消息，负责将数据流以tuple元组的形式发送出去；而bolt则负责转换这些数据流，在bolt中
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2023-08-29 14:47:05
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Spark Streaming的流数据处理和分析 Spark读写Kafka一、流是什么二、Spark Streaming1、简介2、流数据处理框架3、内部工作流程三、StreamingContext Spark Streaming读kafa数据1、创建2、入门 Spark Streaming读kafa数据示例无状态流处理有状态流处理四、Spark Streaming 写数据到kafka对Kafk
一、Spark 基础知识1.1 Spark 简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可用它来完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。1.2 核心概念介绍Spark常用术语介绍Application: Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干ExecutorSparkContex
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2023-08-13 23:03:10
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# Java流数据处理
在Java编程中，流数据处理是一种处理数据集合的方式，它可以帮助我们更高效地操作大量的数据。在Java 8之后，引入了Stream API，它提供了丰富的API方法，可以让我们以一种更加函数式的方式来处理数据。
## 什么是流数据处理
流数据处理是一种基于数据集合的处理方式，它允许我们以更简洁、更清晰的方式来处理数据。在传统的数据处理中，我们通常需要使用循环来遍历数据
1. MapReduce 与 HDFS 简介 什么是 Hadoop ？ Google 为自己的业务需要提出了编程模型 MapReduce 和分布式文件系统 Google File System，并发布了相关论文（可在 Google Research 的网站上获得：GFS、MapReduce）。Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在开发搜索引擎 Nutch 时对这两篇论文
? IndexFlink核心模型介绍Flink的架构介绍Flink与Spark的异同之处? Flink核心模型介绍Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，它没有边界，随着时间的增长而不断变化，而且它是逐条进行操作的，每当有新数据进行就会被
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或
自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、
存储、检索、加工、变换和传输。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。
数
流式计算的理论与技术流式数据是大数据环境下的一种数据形态，其理论诞生于20世纪末，并在云计算和物联网发展下逐步成为当前的研究热点。流式数据与传统的数据是相对的。与静态、批处理和持久化的数据库相比，流式计算以连续、无边界和瞬时性为特征，适合高速并发和大规模数据实时处理的场景。当前大数据环境下的许多应用呈现多源并发、数据汇聚、在线处理的特征，所以实时数据处理的相关研究迅速发展，并在许多关键领域，如传感
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2023-08-11 19:54:24
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# Python流数据处理框架入门
随着大数据时代的到来，流数据处理变得尤为重要。流数据处理框架允许我们实时处理和分析数据流，从而更及时地做出决策。在Python中，有多种流数据处理框架可供选择，如Apache Kafka、Apache Flink和Apache Spark 等。
## 什么是流数据处理？
流数据处理是对持续生成的数据流进行实时处理的一种计算方式。与批处理不同，流处理能够在数
有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理 归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。 主成分分析：主成分分析是将原来指标
注：由于排版问题，现在重新修正一、向本地默认地址存储文件 1 public void save(String filename, String content) throws Exception
2 {
3 FileOutputStream outStream = context.openFileOutput(filename, Context.MODE_PRIVATE);
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2023-10-20 17:02:46
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文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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Redis 流技术目录Redis 流技术WhatRedis 流ID规则Redis 消息结构DemoHowWhatRedis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。Redis Stream 主要用于消息队列（MQ，Message Queue），Redis 本身是有一个 Redis 发布订阅 (pub/sub) 来实现消息队列的功能，但它有 个缺点就是消息无法持久化，如果出现网络
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2023-06-13 15:20:47
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数据清洗 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗就显得尤为重要，数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、变换、规约等一系列的处理，该过程就是数据预处理。 数据预处理一方面是要提高数据的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据
大数据处理技术大数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。主要环节1.大数据采集：数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型海量数据，是大数据知识服务模型的根本。2.大数据预处理：完成对已接
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2023-06-05 22:52:29
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