实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？
谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
1、无
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2022-07-04 11:44:46
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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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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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大数据流试计算引擎Flink篇
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2023-07-17 12:23:36
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一、大数据技术划分 二、流式计算历史演进 目前主流的流式计算框架有Storm/Jstorm、Spark Streaming、Flink/Blink三种。 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。在Storm中，需要先设计一个实时计算结构，我们称之为拓扑
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2024-07-04 09:36:30
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python处理数据文件的 途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv,txt,json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。1.read、readline、readlinesread():一次性读取整个文件的内容。read(size)方法，size越大运行时间越长readline():每次读取一行内容。内存不够时使用readlines():一次性读取整个文件内容，
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2023-08-30 09:12:51
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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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## 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
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2024-02-25 07:32:04
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一、Scrapy是什么？ Scrapy是一套基于Twisted的异步处理框架，是纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容或者各种图片。二、Scrapy框架Scrapy Engine（引擎）：负责Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据
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2019-02-08 20:58:45
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一、单向数据流简介 props是单向绑定的，当父组件的属性变化时，将传导给子组件，但是不会反过来。这是为了防止子组件无意修改了父组件的状态（这会让应用的数据流难以理解）。而且不允许子组件直接修改父组件的数据（会报错）。 1、子组件修改数据，不影响到父组件。 解决方式：如果子组件想把它作为局部数据来使 ...
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2021-09-09 11:10:00
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# 大数据流式计算架构入门指南
流式计算是数据处理的一个重要领域，尤其是面对大数据量时。本文将为刚入行的小白提供一份大数据流式计算架构的详细指南，帮助你理解及实现这一架构。
## 流程概述
在实现大数据流式计算架构时，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|--
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2024-10-12 05:53:01
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# 大数据流式架构计算的科普
在当今的数据驱动型时代，大数据流式架构计算逐渐成为处理实时数据的重要方法。相比于传统的批处理方法，流式计算能够以更低的延迟处理数据，适合于各种金融监测、社交媒体分析、物联网（IoT）数据处理等场景。
## 什么是流式计算？
流式计算是一种实时数据处理方法，数据以“流”的形式实时进入系统，经过实时处理后立即产生结果。这种方法能够快速响应数据变化，使得用户可以实时获
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。若是在
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2024-08-16 16:13:39
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实时计算是常见的大数据计算场景。业务部门需要实时反馈产品的被点击、浏览、收藏、购买、评价等数据，对时延的要求一般是秒级，甚至毫秒级。而批处理计算引擎一般需要几分钟或者几小时才能返回结果，显然无法满足该场景的计算需求。基于实时计算的需求，流式计算引擎应运而生。目前，应用得较多的流式计算引擎主要有Spark、Storm和Flink。典型的实时计算流程如下图所示，首先通过Flume实时采集数据，然后通过
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2024-05-18 03:26:59
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1. 流的概念在Java程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的，程序需要数据的时候要使用输入流读取数据，而当程序需要将一些数据保存起来的时候，就要使用输出流完成。程序中的输入输出都是以流的形式保存的，流中保存的实际上全都是字节文件。流涉及的领域很广：标准输入输出，文件的操作，网络上的数据流，字符串流，对象流，zip文件流等等。流具有方向性，至于是输入流还是输出流则是一个相对的概念，一般以程
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2023-08-30 19:25:02
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# Hadoop中数据流处理的组件实现指南
在现代大数据处理中，Hadoop是一个非常流行的框架。它支持大规模数据存储和处理，尤其擅长于数据流处理。本文将指导你如何实现Hadoop中的数据流处理组件。
### 数据流处理的整体流程
在这里，我们将数据流处理的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
1、数据流基本使用 package demo02; import org.junit.Test; import java.io.DataInputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileInputStream; impo ...
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2021-09-07 09:50:00
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数据流package com.atguigu.java;import org.junit.Test;import java.io.*;/** * 其他流的使用 * 1.标准的输入、输出流 * 2.打印流 * 3.数据流 * * @author shkstart * @create 2019 下午 6:11 */public class OtherStreamTest { /* 1.标准的输入、输出流 1.1 System.in:标准的输入流
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2021-08-14 09:44:45
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alita项目中的数据流1. 什么是数据流2. 我们为什么要懂这个数据流3. mock数据在项目中的使用3.1. 数据的定义与暴露3.1.1. 定义请求数据3.1.1.1. 定义在mock文件中3.1.1.2.（推荐）定义在json文件中3.1.2. 暴露4. 通过接口获取数据4.1. 在models中调直接用api获取4.2.（推荐）定义统一的api存放文件：`services/api.ts`
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2023-08-17 21:34:40
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