一、概念 大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。在数据连续到达的过程中，由于流携带了大量数据，只有小部分的流数据被保存在有限的内存中。流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。MapReduce是非
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2023-09-21 16:50:25
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选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。
技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是
原创
2021-07-22 18:01:16
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## 大数据流处理架构优势
在今天这个以数据为核心的时代，大数据处理架构变得越来越重要。大数据流处理架构是指能够高效地处理大规模数据流的系统架构。它具有许多优势，让我们一起来了解一下。
### 优势一：高效处理大规模数据
大数据流处理架构能够高效地处理大规模数据流，这意味着可以实时处理大量数据并快速生成结果。这对于实时监控、实时决策等场景非常重要。
### 优势二：弹性扩展
大数据流处理
原创
2024-02-25 07:32:04
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3. 数据流操作流处理引擎一般会提供一组内置的操作，用于对流做消费、转换，以及输出。接下来我们介绍一下最常见的流操作。操作分为无状态的（stateless）与有状态的（stateful）。无状态的操作不包含任何内部状态。也就是说，处理此event时，并不需要任何其他历史event的信息，也不需要保存它自己的信息。无状态的操作易于并行，因为events可以以它们到达的顺序，相互独立的被处理。在出现错
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2023-12-24 08:09:25
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数据流在现代软件架构中起着至关重要的作用。它不仅仅是数据分析和报告生成，它是系统进程执行的流程，实时消耗和处理数据流以进行输出。借助 Kafka，可以轻松构建实时数据流处理。此外，可以将多个数据流连接在一起以进行复杂的数据处理
原创
2023-11-08 10:31:55
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原创
2022-07-04 11:44:46
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我们将大数据处理按照时间的跨度要求分为下面几类，从短到长分别是：
1.基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间
2.基于历史数据的交互式查询，时间跨度在数十秒到数分钟之间
3.复杂的批量数据处理，时间跨度在几分钟到数小时之间
5.1 算子
算在在数学上可以解释为一个函数监空间到函数空间上的映射O:X->X。对大数据处理框架来说，可以理解为一个基本处理单元，即通
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2024-03-28 19:05:38
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专题导读：面向大数据处理的数据流计算技术数据流（dataflow）是麻省理工学院（MIT）的JackB.Dennis教授在20世纪70年代提出的一种计算机体系架构，这在当时是很大胆的想法。此前，冯•诺依曼在1946年提出的以存储程序和顺序执行为主要特征的体系结构是人们唯一的选择。相对于数据流，传统的体系结构被归为控制流（controlflow）一类。与控制流相比，数据流计算有天然的并行性，这使得它
原创
2021-04-07 16:08:34
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数据流技术在GPU和大数据处理中的应用苏华友,梅松竹,李荣春,窦勇国防科技大学计算机学院，湖南长沙410073论文引用格式：苏华友,梅松竹,李荣春,窦勇.数据流技术在GPU和大数据处理中的应用.大数据[J],2020,6(3):117-128SUHY,MEISZ,LIRC,DOUY.TheusageofdataflowmodelinGPUandbigdataprocessing.BigDataRe
原创
2021-04-07 16:26:00
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一、ScrapyScrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。二、PySpiderpyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定
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2023-09-02 09:49:59
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1. C# DataFlow介绍官方解释：TPL(任务并行库) 数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础。 它还能显式控制缓存数据的方式以及在系统中移动的方式。传统编程模型通常需要使用回调和同步对象(例如锁)来协调任务和访问共享数据。在数据流模型下，您可以声明当数据可用时的处理方式，以及数据之间的所有依赖项。 由于运行时管理数据之
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2023-09-14 10:12:24
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实时流处理简单概述：实时是说整个流处理相应时间较短，流式计算是说数据是源源不断的，没有尽头的。实时流处理一般是将业务系统产生的数据进行实时收集，交由流处理框架进行数据清洗，统计，入库，并可以通过可视化的方式对统计结果进行实时的展示。本文涉及到的框架或技术有 Flume,Logstash，kafka,Storm, SparkStreaming等。 实时流处理的的流程与技术选型 ： 一、日志收
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2023-07-19 15:59:58
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发送文件流/************************************************************/<?php/** php 发送流文件* @param String $url 接收的路径* @param String $file 要发送的文件* @return boolean*/function sendStreamFile($url, $file){if(file_exists($file)){$opts = array('http
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2021-08-30 10:11:14
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Nifi 的使用Nifi 是一个开源的数据处理工具，可以通过简单的Processor对数据流进行处理。1.8版本内置了286个Processor,可以处理大部分的应用场景。Nifi 的一些核心概念：FlowFile：信息流，每一个数据流在系统里面流动，并包含着key/value形式的attribute，以及不同大小的content；FlowFile Processor：数据流处理器是nifi中
目录1 Ganglia 的安装与部署1.1 安装 ganglia2 操作 Flume 测试监控2.1 启动 Flume 任务2.2 发送数据观察 a ganglia 监测图 1 Ganglia 的安装与部署Ganglia 由 gmond、gmetad 和 gweb 三部分组成。gmond（Ganglia Monitoring Daemon）是一种轻量级服务，
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2021-11-26 20:30:00
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1.什么是数据流图？数据流图 (DFD) 用于表示业务信息系统中的数据流，它表达了系统中的据传从输入到存储间所涉及的程序。数据流图可以分为逻辑形和物理形。逻辑数据流图描述了用以完成某业务功能所涉及的、业务层面的数据流动， 物理数据流图则描述系统层面的数据流动。1.1为什么绘画数据流图？数据流图以将用以寻找、编辑、存储和分发数据的功能或过程图像化，方便用户和系统设计人员沟通。数据流图的结构也容让开发
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2023-07-30 19:41:39
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之前我们已经极为简单的介绍了Storm。现在我们要对它做一个更详细的了解。Storm是一个复杂事件处理引擎（CEP），最初由Twitter实现。在实时计算与分析领域，Storm正在得到日益广泛的应用。Storm可以辅助基本的流式处理，例如聚合数据流，以及基于数据流的机器学习（译者注：原文是ML，根据上下文判断，此处应是指机器学习，下文相同不再缀述）。通常情况，数据分析（译者注：原文为prestor
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2024-04-23 20:27:36
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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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1、大数据流程图
2、大数据各个环节主要技术
2.1、数据处理主要技术
Sqoop：（发音：skup）作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库（MySql,PostgreSQL）间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，
也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。
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2018-08-06 16:37:00
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流的概念：在程序的开发中IO的核心就是：输入和输出。输入和输出是相对的，可能来自不同的环境。 对于服务器或者是客户端而言，传递的就是一种数据流的处理形式，而所谓的数据流指的就是字节数据。这种的处理形式在java.io包里提供了两类支持： - 字节处理流:OutputStream(输出字节流)、InputStream(输入字节流) - 字符处理流:Writer（输出
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2023-09-06 20:48:53
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