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
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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# 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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简介流式计算需要各子系统间相互依赖形成一条处理链路，子系统作如下划分数据采集 数据源一般来自于各个业务的日志服务器，这些日志被实时采集到消息间件中，被下游实时订阅数据处理 数据被采集到中间件后，下游服务订阅数据，并拉取到流式计算系统进行加工处理，通过流式计算引擎计算处理数据存储 数据被加工处理后，会以增量形式（不间断地）写到在线存储系统中，提供给下游服务数据服务 数据处理结果落地到在线存储系统 ，
作者：高二蛋 ：恒生LIGHT云社区 随着抖音、快手等短视频平台的兴起，流式计算进入了大家的视线，各大公司使用流式计算根据用户的行为偏好，在短时间内反映在推荐模型中，推荐模型再以低...
原创
2022-03-03 15:00:13
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前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过 HDFS 存储在磁盘上，使用 MapReduce 或者 Spark 这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时的时间。此外，还有一种大数据技术，针对实时产生的大规模数据进行即时计算
随着抖音,快手等短视频平台的兴起,流式计算进入了大家的视线,各大公司使用流式计算根据用户的行为偏好,在短时间内反映在推荐模型中，推荐模型再以低延迟的捕捉用户的行为偏好,从而提供更精准、及时的推荐,这也就是我们刷抖音停不下来的原因
原创
2021-06-10 14:12:06
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本文结构：1、数据的时效性2、流式计算与批量计算3、总结与相关产品(1) 流式计算流程
(2) 流式计算特点
(3) 相关产品1、数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。如果我们处理的是
因文档太大只能，使用下载链接：大数据流式计算：关键技术及系统实例
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精选
2015-11-08 17:33:27
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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。 Fl
一、常用命令1.提交命令 提交任务命令格式：storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】
torm jar examples/storm-starter/storm-starter-topologies-0.9.6.jar storm.starter.WordCountTopology wordcount 2.杀死任务 storm kill 【拓扑名称】 -w 1
摘要：Spark Streaming是大规模流式数据处理的新贵，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。本文阐释了Spark Streaming的架构及编程模型，并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析，给出了具体的应用场景及优化方案。提到Spark Streaming，我们不得不说一下BDAS（Berkeley Data Analytics Stack），这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈
作者：王佳楠一、概述现如今在大规模数据处理分析的技术领域中，Hadoop及其生态内的各功能组件占据了绝对的统治地位。Hadoop原生的MapReduce计算框架由于任务抽象简单、计算流程固定、计算的中间结果写入磁盘引起大量读写开销等短板，正逐步的被基于内存的分布式计算框架Spark代替，应用于各类大规模数据处理分析的场景中，其优势主要体现在以下5个方面： 1、更快的计算速度。采用计算中间结果的内存
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2023-06-19 06:49:46
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# Java 数据流式处理
在Java编程中，数据流式处理是一种非常重要的概念。它是指对数据流进行连续的处理，其中每个处理步骤都会对输入进行处理，并将结果传递给下一个步骤。这种处理方式可以极大地简化代码，提高程序的可读性和可维护性。
## 什么是数据流式处理
数据流式处理是一种函数式编程的概念，它将处理过程分解为一系列的步骤，每个步骤都可以接受输入，并产生输出。这些步骤可以按照顺序连接起来，
原创
2023-08-31 07:50:50
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在流式计算领域，同一套系统需要同时兼具容错和高性能其实非常难，同时它也是衡量和选择一个系统的标准。在这个领域，Flink和Spark无疑是彼此非常强劲的对手。1. Flink VS Spark 之 APISpark与Flink API情况如下：Spark与Flink 对开发语言的支持如下所示：2. Flink VS Spark 之 ConnectorsSpark 支持的Connectors如下所示
原创
2022-11-11 10:22:38
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在ISMA成立之前，活动图像专家组在制定MPEG-2系统标准时定义了复用一个或多个音频、视频和数据元素流的方法，MEPG-2标准在1994年11月被正式发布。数据流被打包，加上时间标识，形成一个被包装的元素流(PES)。音频、视频和数据(任选)的 PES被复用在一起，形成可存储和传输应用的单一输出流。MPEG-2系统标准的目的是提供必要的句法，用以同步音频和视频声明信息。MPEG-2系统标准有节目
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2023-11-02 00:29:49
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文章目录#######
原创
2022-09-06 07:10:33
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数据的输入输出一直是一个十分重要的部分，Java中的输入输出采用流的方式进行数据的输入与输出，这是因为流的方式十分简单易行，而缺点是效率较低。 流是存储设备中存储的数据的源头或终点。这是对流的最言简意赅的解释。 数据流是一串连续不断的数据的集合，就象水管里的水流，在水管的一端一点一点地供水，而在水管的另一端看到的是一股连续不断的水流。数据写入程序可以是一段、一段地向数据流管道中写入数据，这些
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2023-06-02 22:58:25
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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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# Java 数据流式下载平台开发指南
在现代web开发中，实现数据流式下载平台是一个重要的任务。这不仅可以提升用户体验，还能有效降低服务器负担。本文将为你讲解如何实现一个简单的Java数据流式下载平台，适合刚入行的小白来学习和实践。
## 整体流程
我们可以将实现数据流式下载平台的过程分为以下步骤：
| 步骤 | 说明 |
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| 1 | 设置项目环境和
