实时数据是工业物联网建设中经常遇到的一种数据类型，一般采用实时数据库来管理与存储，实时数据库是采用实时数据模型建立起来的数据库，用于处理不断更新的、快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调度和资源分配算法。实时数据库是工业领域信息化的核心基础软件，是大数据、云计
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2023-10-13 19:29:41
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Kafka 是一个分布式流处理平台，能够实时处理和传输数据。随着数据量的增长，许多企业需要将 Kafka 处理的数据写入 Hive 以便进行离线分析。本文将记录如何将 Kafka 实时表写入 Hive 离线表的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧、排错指南等内容。
## 环境准备
在开始之前，需要确保安装以下前置依赖。
- Kafka
- Hive
- Hadoop
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## 离线报表架构及其应用
离线报表架构是一种用于处理大规模数据集并生成报表的解决方案。它通过离线分析数据，提供高效、实时的报表查询和分析功能。在本文中，我们将介绍离线报表架构的基本原理，并提供相关代码示例。
### 架构概述
离线报表架构通常由以下几个核心组件组成：
1. 数据提取：从数据源中提取数据，并将其加载到离线数据仓库中。这可以通过各种方式实现，例如定期的批处理作业、ETL工具或
原创
2023-12-28 07:05:41
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一：什么是自助报表？报表是 BI 项目中呈现数据最直观的方式，目前使用报表常用的方式是由技术人员根据用户需求提前定义设计好报表模板，用户使用时在页面端基于已有的模板对数据进行查询、打印、导出等操作。这种方式能够很好地满足相对固定的报表需求，而随着业务的深入以及业务人员能力的提升，越来越多的人希望自己能够通过一些简单的拖拽操作来快速查看到自己关心的数据，进而逐步确定最终的报表格式。我们把这种报表使用
离线实时架构是一种用于处理大数据的架构模式，能够实时地处理大规模数据并提供实时的结果。在传统的离线架构中，数据首先被收集到一个中心化的数据仓库中，然后通过批处理作业进行处理。然而，这种方式存在一定的延迟，无法满足实时处理的需求。离线实时架构通过将批处理和实时处理结合起来，解决了这个问题。
离线实时架构的基本思想是将数据分成多个流，每个流都有一个独立的消费者进行处理。这样可以将数据的处理过程并行化
原创
2023-12-23 04:29:10
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hive 分区:分区在创建表的时候使用 PARTITIONED BY从句定义 CREATE TABLE logs (ts BIGINT , line STRING) PARTITIONED BY (dt STR NG,country STRING); 以 dt和country分区 分桶:在表或者分区中使用桶通常有两个原因：是为了高效查询,桶在表中加入了特殊
innodb_directories选项定义了在启动时要扫描的表空间文件的目录，它支持在服务器脱机时将表空间文件移动或还原到新位置。在启动期间，将使用发现的表空间文件代替数据字典中引用的表空间文件，并更新数据字典以引用重定位的文件。如果扫描发现重复的表空间文件，则启动失败，并显示一条错误，指示为同一表空间ID找到多个文件。由定义的目录 innodb_data_home_dir， innodb_un
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2023-10-12 13:49:46
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昨天看了S4与Storm的设计，再结合之前对Microsoft的Dryad的了解，感觉有些共性是需要明确的。 在MapReduce这种“分裂－合并”模型出世之前，我们都采用“一层计算”的方式。比如统计“What I Have Done”这句话中每个词的出现频度。因为这种问题
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2024-01-25 18:12:39
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大多数公司都会专门为数据分析单独准备一个数据库做日常分析，用来做数据查询和人工分析后的结果存储，日积月累，临时表众多，数据库变得非常巨大，如果同时做多个查询，经常需要等很久才能出结果，提升硬件性能又需额外昂贵的花费。因为缺乏好用工具的支持，数据分析人员的离线分析动作总是先由一个事先写好的复杂查询或经多步骤处理后临时表导出的数据，之后在 Excel 中用 vlookup()，过滤器等来完成，当数据更
目录?一、背景?二、具体配置及代码?2.1、源码?2.2、hive 配置?2.2.1、hive-env.sh?2.2.2、hive-site.xml?三、测试环境、验证?3.1、通过beeline创建库及表?3.2、查看数据库参考 ?一、背景公司开发了一套元数据管理系统，市面上是有开源元数据管理项目的，比如前端时间研究到的apache atlas，感觉还是比较复杂的，如果想复用其某一块代码，感觉
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2023-11-13 16:44:52
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2023-11-09 22:35:34
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MySQL 离线表是指在数据处理过程中，将数据表从 MySQL 数据库中导出并在离线状态下进行分析和处理的一种技术。这样可以减少对数据库的实时访问压力，并提高数据处理的效率。在这篇博文中，我将记录解决 MySQL 离线表问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
在开始解决 MySQL 离线表问题之前，我们首先需要配置一个合适的环境。下面是具体
前面几期文章介绍如何使用NSDT 编辑器 搭建3D应用场景，本期介绍下孪生场景中一个一个非常重要的功能：模拟仿真。1、什么是模拟仿真模拟仿真是一种用于描述、分析和模拟现实世界中系统、过程或事件的计算机模型和程序。仿真通过输入各种参数和条件，生成一系列模拟结果，以帮助用户理解系统的行为、评估方案的效果，并进行预测和决策。仿真可以应用在多个领域，例如工程、医学、交通等。与数字孪生不同的是，仿
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2024-07-23 09:17:18
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流处理和批处理概念sparkstreaming所做的是微批处理（每隔几秒处理一次），而flink做的是流处理（每一条数据都会处理一次）；批处理的数据大小固定，数据可以直接在hdfs上看到 流处理是不断有数据过来的，是7*24小时不断运行的，但是数据量是可以预估的，一秒十条，整体一小时可以预估到批处理可以做很多复杂的业务，开窗、分组聚合什么都可以，流处理只能做简单的操作，但是flink可以做一些复杂
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2023-08-18 10:54:56
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# Spark离线与实时处理的实现指南
在大数据时代，Apache Spark是一个强大的处理框架，可以同时处理离线和实时数据流。在本文中，我们将介绍如何实现Spark的离线和实时数据处理，并通过示例代码进行详细演示。
## 流程概述
为了更好地理解整个过程，我们可以将它划分为几个主要步骤。以下是实现Spark离线和实时处理的流程图：
| 步骤编号 | 步骤内容
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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实时计算与 离线计算–前世今生离线计算MapReduceGoogle的三篇论文开启了大数据处理的篇章，其中MapReduce被各大公司作为数据处理的主要方案。MapReduce的思想也是从早期的函数式编程语言中借鉴而来，推广到了分布式系统中，接触的东西多了，发现原来很多知识都是相通的。（很多初入IT行业的新人，面对不断出现的新技术往往会比较迷茫，到底该学哪一个呢，其实找到一个自己感兴趣的方向，并努
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2024-01-15 22:42:15
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1 PostgreSQL源码包下载并复制1.1 PostgreSQL源码包下载：访问PostgreSQL官网选择所需版本进行下载，本次下载安装版本为v14.51.2 复制源码包至服务器使用SSH终端工具，远程连接服务器，并使用终端工具提供的上传工具，把postgresql-14.5.tar.gz 上传至服务器/usr/local/postgres14.5/src 文件夹下建目录文件夹的命令[roo
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2024-04-08 19:50:40
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大数据实时离线架构是现代数据处理的重要组成部分，涉及如何高效地处理和分析来自不同来源的数据，并在实时与离线数据之间进行无缝衔接。本文将详细探讨这一架构的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
## 背景描述
在数字化转型的浪潮下，企业积累了大量的数据，如何高效地利用这些数据成为了关键。根据市场调研，企业在数据处理上常面临如下挑战：
- 数据来源多样性（包括结构化、半结构化和
# HBase表分区离线的实现指南
在大数据处理的过程中，HBase作为一种分布式、列式存储的数据库，能够很好地解决海量数据的存储与检索问题。而在处理海量数据时，有效的分区策略是非常重要的，特别是对于读取与写入性能的提升。本文将指导你如何进行HBase表的分区离线处理。
## 整体流程
为了方便管理和实现，我们将整个过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-20 11:24:31
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