第一章：初识Hadoop第二章：更高效的WordCount第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习先扯一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
RTBDA概述当被分解到其最简单的形式时，大数据分析包括两部分，以便将自身与数据仓库和商业智能进行区分：实时行动分布式，并行处理大数据分析能够解决处理大量无关且不能存放在一个单一的服务器或数据库的数据集所带来的普遍的挑战问题。而这个问题可以通过使用分布式并行处理分布在多个服务器的大型数据集得以解决，每台服务器处理并行数据的一部分。大数据分析可以与结构化和非结构化数据工作，因为它并不需要一个特定的结
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2023-12-19 09:42:05
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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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背景自google发布3篇GFS,BigTable,MapReduce已过去近20年之久，市面上针对大数据治理方案也层出不穷，但大数据实时依旧是一项很难得技术。其主要表现在如下方面：（1）需求实现很难。对数据使用的用户持续增长，用户需求复杂多变，而这种复杂的需求实现又局限于目前的大数据生态，几乎没有某一个组件能解决几乎所有用户需求场景，依旧需要灵活的组合各大数据组件来实现。（2）实时存储很难。随着
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2024-03-04 17:23:23
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Flink 入门什么是FlinkApache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架Flink 官网Flink 的发展历史d Flink 诞生于欧洲的一个大数据研究项目 StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink 是做 Batch 计算的，但是在 2014 年， StratoSphere 里面的核心成员孵化出
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2024-05-19 21:25:40
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## 大数据实时集群技术架构图
大数据实时集群技术架构图是指在大数据处理过程中，使用实时集群技术来实现数据处理、分析和存储的一种技术架构。这种技术架构可以帮助企业实时处理海量数据，并实现实时分析和决策。
### 技术架构图示例
以下是一个简单的大数据实时集群技术架构图示例：
```mermaid
graph TD
A[数据源] --> B(实时数据处理)
B --> C{实时存储}
C -
原创
2024-03-24 04:58:49
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介绍概述 Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型（streaming execution model），能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once
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2024-01-08 13:39:01
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JRDW(JD Realtime Data Warehouse)是京东大数据部为了解决公司越来越广泛的实时业务需求，而推出的一整套技术解决方案，包括数据的实时接入、实时解析、实时传输、实时计算和实时查询等技术环节。通过JRDW来解决实时业务开发中各环节的技术难点，在流程上统一业务开发需求，使业务方只专注于业务开发，不用过多关心技术上的问题，极大地降低了实时业务开发的技术难度。源起京东大数据部早在2
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2024-01-05 20:11:55
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大数据实时分析
原创
2023-02-14 10:17:29
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1. 基础语法输出1+2+3+...+100；print("hello world!")
print(sum（range(101)))1.1 Python标识符 自定义的类名、函数名、变量等符号和名称。标识符是由字母、数字、下划线组成，但不能以数字开头。标识符区分大小写。1.2 Python保留
stream 的特点①只能遍历一次：数据流的从一头获取数据源，在流水线上依次对元素进行操作，当元素通过流水线，便无法再对其进行操作，可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作；②采用内部迭代的方式：对Collection进行处理，一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式，这是一种外部迭代；而对于处理Stream，只要申明处理方式，处理过程由流对象自行完成，这是一种内部迭代，对于大量数据的迭代
在大数据领域，Hadoop无疑是炙手可热的技术。作为分布式系统架构，Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的优点。然而，随着数据体量越来越大，实时处理能力成为了许多客户需要面对的收腰挑战。Hadoop的MapReduce是一个批处理计算框架，在实时计算处理方面显得十分乏力。Hadoop生态圈终于迎来了实时流处理框架。除了实时性，流处理可以处理更复杂的任务，能够以低延时执行大部
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2024-04-23 16:57:03
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阿里数据人都在用的内部技术经验关注数智化转型俱乐部，数智化不迷路摘要相对于离线批处理技术，流式实时处理技术作
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2022-07-04 09:54:12
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简介： 相对于离线批处理技术，流式实时处理技术作为一个非常重要的技术补充，在阿里巴巴集团内被广泛使用。前言：-更多关于数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群—数智俱乐部 和关注官方微信公总号（文末扫描二维码或点此加入）-阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com/index来源：数智化转型俱乐部数据价值是具有时效性的，在一条数据产生的时候，如果不能及时处理并在业务
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2020-08-20 11:58:04
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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技术不断演进，
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2024-03-25 12:36:38
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系统基本架构整个实时分析系统的架构就是先由电商系统的订单服务器产生订单日志, 然后使用Flume去监听订单日志，并实时把每一条日志信息抓取下来并存进Kafka消息系统中, 接着由Storm系统消费Kafka中的消息，同时消费记录由Zookeeper集群管理，这样即使Kafka宕机重启后也能找到上次的消费记录，接着从上次宕机点继续从Kafka的Broker中进行消费。但是由于存在先消费后记录日志或者
目录0-前言1-实时计算2-实时计算应用场景2.1-实时智能推荐2.2-实时欺诈检测2.3-舆情分析2.4-复杂事件处理2.5-实时机器学习3-实时计算架构4-实时数仓解决方案 0-前言本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。1-实时计算实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒
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2023-12-13 19:56:10
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大数据也是构建各类系统的时候一种全新的思维，以及架构理念，比如
原创
2022-08-05 22:37:11
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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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# 实现mysql大数据实时报表的流程
## 1. 数据准备
在开始实现mysql大数据实时报表之前，我们首先需要准备好所需的数据。这些数据可以来自于多个数据源，例如数据库、文件等。在这里，我们假设我们已经有了一个名为`data_table`的数据表，其中存储了我们需要进行报表分析的数据。
## 2. 数据抽取
在实现mysql大数据实时报表的过程中，我们需要将原始数据从mysql数据库中抽取
原创
2023-09-26 15:50:50
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