大数据实时分析
原创
2023-02-14 10:17:29
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# Spark大数据实时分析
## 引言
在当今数字化时代，我们面对着海量的数据，如何从中提取有价值的信息并做出即时的决策成为了一个重要的挑战。大数据实时分析技术应运而生，它能够快速处理大规模的数据，并提供实时的分析结果。在大数据实时分析领域，Spark成为了一个非常受欢迎的工具。
## Spark简介
Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个高效的分布式计算引擎，可以处理大规模
原创
2024-01-07 11:39:59
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WCF Data Services以前称之为ADO.NET Data Services，在.NET 4.0中发布了第二个版本。通过WCF Data Services可以发布符合OData标准的数据接口，让各种各样的Client来消费这些数据，而且也可以通过一些谓词来操纵数据。关于WCF Data Services的相关介绍，可以参看：作为一个数据暴露服务，当然可以支持后端各种数据源的展示，WCF
大数据分析（BDA）包括大数据的采集、存储、分析、展示。而其中分析是BDA的关键。说到分析，可以分为历史分析和实时分析。上次我们着重提过了历史分析，尤其是交互式历史分析，当然还有批处理式的历史分析。
这次，我们回过头来再谈谈实时分析，包括流处理、CEP，等等。
说到CEP，复杂事件处理（Complex Event Process），在2009年的时候我就有博文提及过。经过这么些年，CEP技术不
原创
2012-12-05 19:31:03
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目录1 业务场景2 初始化环境2.1 创建 Topic2.2 模拟日志数据2.3 StreamingContextUtils 工具类3 实时数据ETL存储4 实时状态更新统计4.1 updateStateByKey 函数4.2 mapWithState 函数5 实时窗口统计 1 业务场景百度搜索风云榜（http://t
原创
2021-09-01 22:02:35
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摘要： 本文讲解一个完整的企业级大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。前言：本文是一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的，从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示，一条完
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2024-07-31 19:16:40
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一，实时分析概念1，离线分析通常是需要一段时间的数据积累，到一定数量的数据后，开始离线分析，无论数据量多大，离线分析有开始，也有结束，最终得到一个处理的结果，这样的分析过程，得到的结果是有较大的延迟的。2，实时分析通常数据不停的到来，随着数据的到来，来进行增量的运算，立即得到新数据的处理结果，并没有一个数据积累的过程，有开始，但没有明确的结束时刻，数据实时的进行运算，基本没有延迟。二，Strore
原创
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2023-02-03 09:56:49
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大数据业务处理根据数据形式可分为“离线数据”与“实时数据”。 “实时数据”也就是要即时反馈的数据，如购物平台的推荐系统：猜你喜欢，买了又买、客户评价、物流信息等，这些数据是根据用户当前的行为做出的及时反馈及展示，因此叫“实时数据”。 相对应的，“离线数据”的实时性要求没那么高，一般存在隔天更新的：如酷狗音乐的“每日推荐”，是在每天的24：00更新的；或是按业务需求更新：如“喜马拉雅FM”上的书单信
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2023-09-03 17:02:38
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Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：1.运行速度快,Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。官方提供的数据表明，如果数据由磁盘读取，速度是Had
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2023-06-19 06:52:04
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汇总：1、 Talend Open Studio是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON探码科技自主研发的DY
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2023-10-11 23:11:03
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1.需求背景根据目前大数据这一块的发展，已经不局限于离线的分析，挖掘数据潜在的价值，数据的时效性最近几年变得刚需，实时处理的框架有storm，spark-streaming，flink等。想要做到实时数据这个方案可行，需要考虑以下几点：1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制，刚好这几点，flink都完美的实现了，并且支持flink sql高级A
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2023-11-20 12:12:31
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数据分析数据分析作用在商业领域中，进行数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用：现状分析：告诉你当前的状况原因分析：告诉你某一现状为什么发生预测分析：告诉你将来会发生什么数据分析基本步骤明确分析目的和思路：比如用户行为理论 用户行为轨迹 》》 用户的网站行为 》》
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2023-08-01 20:36:52
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一、利用RDD计算总分与平均分（一）提出任务针对成绩表，计算每个学生总分和平均分姓名语文数学英语张钦林789076陈燕文958898卢志刚788060（二）准备1、启动HDFS服务执行命令：start-dfs.sh
2、启动Spark服务进入Spark的sbin目录执行命令：./start-all.sh
3、在本地创建成绩文件在/home里创建scores.txt文件4、将成绩文件上传到HDFS在
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2023-09-05 12:30:19
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ELK “Elasticsearch、Logstash、Kibana” 今天只是了解 。搭建服务的文章后期待续。 日志的收集和分析一直都是困扰你我的麻烦事情 ，虽然我们知道的是 Splunk 公司正是凭借着自己在这个大数据细分领域的一枝独秀，成为百亿美元级的明星公司。但是 Splunk 每 GB 高达 4500 美元的报
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2015-11-20 16:50:27
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ermes 是腾讯数据平台部自研的实时分析平台，在公司内服务于上百个业务，集群规模 5000 个节点，每日数据接入量 4 万亿，查询量千万级别。作为一个公共的平台，面对的业务场景非常复杂，包括在线高并发分析、即席交互分析、海量日志分析、实时接入数据和近实时增量更新。这样一个万亿级的实时计算开发引擎到底是怎么实现的？研发过程中遇到那些难点？作为开发者，我该怎么借鉴和避免；作为用户，又有哪些新的思考？
原创
2021-03-27 13:09:53
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1. 什么是实时分析（在线查询）系统？大数据领域里面，实时分析（在线查询）系统是最常见的一种场景，通常用于客
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2021-07-30 09:55:23
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(一) hbase 基础 1. 什么是 hbase一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 fay chang 所写的 google 论文”Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力，HBase 是 Apache的 Hadoop 项目的子项目HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数存
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2023-07-06 17:11:27
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大数据离线实时分离架构是一种常见的数据处理架构，可以实现对大规模数据的离线批处理和实时流处理。对于刚入行的小白来说，了解这种架构的设计和实现步骤是非常重要的。下面我将详细介绍大数据离线实时分离架构的流程和每一步需要做的事情。
## 整体流程
下面是大数据离线实时分离架构的整体流程，可以用表格展示各个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据采集 | 从各种数据源中采
原创
2023-10-24 14:56:46
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大数据的实时计算与离线统计 整理学习1. 实时计算 Apache Storm流程 ：业务数据、消息队列、Storm实时编程、Redis、数据展示（秒级计算）应用场景：对数据处理的时效性要求较高，及时响应，秒级甚至毫秒级延迟。 example数据处理：对于数据的处理，主要分为3大阶段：数据采集、数据处理、数据的可视化数据采集： 1）Magpie实时采集：自主研发，对线上生产数据库压力非常小，负责实时
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2024-04-13 09:05:47
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使用Storm实现实时大数据分析！2012-12-24 16:54|
1236次阅读| 来源
Dr.Dobb's|
11| 作者
Shruthi Kumar、Siddharth Patankar 摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视
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2023-08-22 22:57:56
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