实时计算具备分布式、低延迟、高性能、可扩展、高容错、高可靠、消息严格有序、定制开发等特点。在整个计算过程中，实时计算引擎与各处理单元均处于运行状态，接收源源不断流进的消息，进行任务的分配、调度、路由、计算，最后将处理结果进行存储。通常，实时计算引擎由数据读取、模型转换、逻辑处理等组件组成，数据读取组件从外部数据源源源不断的读取数据，然后依据内容数据模型转换为内部源数据，让后交由逻辑处理组件进行数据
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2024-01-10 18:04:36
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【计算机应用计算题】在软考中的重要性及应用
随着信息技术的迅猛发展，计算机应用已经渗透到社会的各个领域，对于计算机专业人士来说，掌握计算机应用技术不仅是基本素质，也是职业发展的必备能力。在众多的计算机专业考试中，软考（软件水平考试）作为我国计算机专业技能的测试标准之一，具有相当高的权威性和认可度。在软考中，计算机应用计算题占据了很大的分值比重，是考生必须要面对和解决的一个重要环节。
一、软考中
原创
2024-01-24 16:45:19
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实时计算的概念很难定义，每个人对这四个字的理解可能都不同。个人观点主要分为两块：数据的实时入库和数据的实时计算。数据实时入库的时候，一般都需要对原始数据做一定的处理再入库。能在这个步骤计算尽量在这里完成。 这个类似数据的预算后入库，然后提供直接读取服务。对用户的延时性上最好。然而有一些对数据的计算并不能通过预算解决全部问题，比如搜索。这篇主要讲实时计算的应用场景，技术架构、实现细节以后写。实时计
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2024-01-16 15:24:49
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引言随着互联网和大数据技术的发展，实时计算框架也在推陈出新，向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架，总结了各框架的优缺点，希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览 Spark StreamingFlinkStorm项目时间2014年左右开始流行2016年左右开始流行2012年
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2023-07-18 22:27:00
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在聊实时计算之前，先说一下我对离线和批量、实时和流式的一些看法。我们首先来简单看一下计算任务的大致流程：首先先说下批量计算和流式计算：图中显示了一个计算的基本流程，receiver处负责从数据源接收数据，并发送给下游的task，数据由task处理后由sink端输出。以图为例，批量和流式处理数据粒度不一样，批量每次处理一定大小的数据块（输入一般采用文件系统），一个task处理完一个数据块之后，才将处
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2023-12-30 22:02:10
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邮件合并应用在计算机测试中的重要性
随着信息技术的迅猛发展，计算机应用已经渗透到社会的各个领域。在计算机应用技术中，邮件合并应用是一个非常重要的功能，尤其在计算机测试领域。本文将详细阐述邮件合并应用在计算机测试中的意义、作用以及实践方法。
一、邮件合并应用的概念及意义
邮件合并应用是指将一份主文档与一份或多份数据源中的信息合并，自动生成一系列具有个性化内容的文档。在计算机测试中，邮件合并应用
原创
2024-01-22 15:00:17
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本文根据DBAplus社群第82期线上分享整理而成 讲师介绍 卢誉声Autodesk资深系统研发工程师 《分布式实时处理系统：原理、架构与实现》作者，Hurricane实时处理系统主要贡献者，多部C++领域译作。 大家好，我们今天主要讨论以下几个问题：机器学习与实时处理系统应用分布式计算拓扑搭建消息算法调优Hurricane计算框架与未来展
## 实时标签计算架构实现指南
### 1. 流程概述
为了实现实时标签计算架构，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 数据收集：从数据源获取原始数据流；
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗和格式化；
3. 特征提取：从数据中提取特征用于标签计算；
4. 标签计算：根据提取的特征计算标签；
5. 数据存储：将计算得到的标签存储到目标数据库；
6. 实时展示：实时展示标签计算结果。
###
原创
2024-05-14 04:45:03
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# 实时流计算架构的实现指南
在今天数据驱动的世界中，实时流计算已经成为了企业获取及时信息的重要方式。无论是在金融、医疗、还是社交网络领域，实时数据处理都愈发重要。本指南将带领你实现一个实时流计算架构，并逐步解释每个步骤。
## 实现步骤概览
以下是实现实时流计算架构的主要步骤，具体细节将在后文中详细解析。
| 步骤 | 描述
Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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今天给大家带来大数据实时计算的架构设计1 实时计算简介1.1 应用场景谈起实时计算，一般我们都会首先去比较实时计算和离线计算的区别。离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示；代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、Azkaban/oozie任务调度。实时(流式)计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时
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2023-10-07 18:45:56
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一、背景：在用户打开电商购物等app时，经常会需要给用户推荐匹配的商品。那这样一个流程是如何完成的呢？1.离线推荐基于hive离线表的数据，提前计算好用户的偏好信息，整理逻辑相对简单，但是推送的商品转换率会相对较差2.实时推荐接入用户实时点击、浏览日志信息写入到kafka，flink 接入kafka 消息数据，做一些特征的加工，结合算法模型做一个偏好识别，实时进行推荐商品显然第二种方案：实时推荐更
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2023-10-13 15:13:46
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多伦多大学应用计算硕士（Master of Science in Applied Computing）
原创
2022-10-17 15:49:54
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## Java商用计算
Java是一种通用编程语言，最初由Sun Microsystems于1995年发布。它是一种面向对象的语言，具有跨平台的特性，这意味着你可以在不同操作系统上运行相同的Java程序。Java在商业应用中得到了广泛应用，特别是在企业级系统中。
### 商用计算的需求
在商业环境中，通常需要开发大型的应用程序，这些应用程序需要高性能、可靠性和可扩展性。Java正是因为其跨平
原创
2024-07-10 03:31:03
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原标题：手把手教你使用Python实战反欺诈模型｜原理+代码本文将基于不平衡数据，使用Python进行 反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中 因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：原理介绍Python实战原理介绍与其花大量的时间对建好
134.1 实时流计算介绍所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。这种实时计算的应用实例有金融服务、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（Tuple），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、快速、时变（可能是不
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2024-09-05 14:20:02
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计算树逻辑（Computation Tree Logic，简写CTL）个人理解：说到树，我联想到最多的就是数据结构里面的树，一个结点对应着多个分支结点，而这个计算树逻辑，和数据结构里面的树有些类似。我们可以把当前时间看作是根节点，下面的不同分支，都是未来某一时刻的可能性，比如我要去学校，我会经过出门这个根节点，但我可能会骑自行车或乘坐大巴这两种方式去学校，也就是两个不同的子节点，根据选择的不同方式
1.Strom基础1.1是什么?hadoop处理数据时效性不够， Strom是一个流式计算框架，（数据是一条一条计算） 它只负责计算，不负责存储流式计算概念：数据如同在流水线上被处理1.2 strom架构Nimbus:负责资源分配和任务调度Supervisor:负责接收nimbus分配的任务，启动和停止属于自己的管理的workerWorker：运行具体处理组件逻辑的进程。Task：worker中每
# FLINK 实时流计算架构
Apache Flink 是一个开源的流式处理框架，旨在支持高吞吐量、低延迟的应用。Flink 的流处理架构具有高性能、可扩展性和灵活性，广泛应用于各行各业的数据处理需求。本文将带您深入了解 Flink 的实时流计算架构，配合代码示例和流程图帮助您更好地理解。
## 1. 流处理与批处理的区别
在理解 Flink 的架构之前，我们首先要明确流处理和批处理之间的
流式计算框架的开源方案非常多，整体的机构相似，只是实现实时的方式存在差异，按照子系统功能划分，分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四个部分 数据采集 1）实时采集的数据一般来自业务服务器，分成两大类：① 数据库变更日志② 服务器引擎访问日志2）不论是哪种日志文件，采集完成后都已文件的形式保存，采集工具只要监控文件的变化就可以做到实时采集3）处于对吞吐量的考虑，会以批次的方式进行采集，批次大小
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2023-11-29 00:08:34
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