简述HTTP Analyzer 是一款实时分析 HTTP/HTTPS 数据的工具。它可以实时捕捉 HTTP/HTTPS 协议数据,可以显示许多信息(包括:文件头、内容、Cooki
原创 2022-08-10 19:37:33
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广告播放清单(Discontinuities): 通常你会想要提供一系列的电影,在每个电影前面显示一些品牌(广告),让用户知道这些电影来自你的特定网站。一种方法是简单地将广告与每部电影合并。但是如果你有数百部电影需要进行大量的重新编码,那么你就会在每部电影中重复广告。 您只需将广告作为一部电影投放,
原创 2021-06-07 09:40:27
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  广告播放清单(Discontinuities):通常你会想要提供一系列的电影,在每个电影前面显示一些品牌(广告),让用户知道这些电影来自你的特定网站。一种方法是简单地将广告与每部电影合并。但是如果你有数百部电影需要进行大量的重新编码,那么你就会在每部电影中重复广告。您只需将广告作为一部影时,您的质量会下降...
原创 2023-02-21 09:38:38
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在聊实时计算之前,先说一下我对离线和批量、实时和流式的一些看法。我们首先来简单看一下计算任务的大致流程:首先先说下批量计算和流式计算:图中显示了一个计算的基本流程,receiver处负责从数据源接收数据,并发送给下游的task,数据由task处理后由sink端输出。以图为例,批量和流式处理数据粒度不一样,批量每次处理一定大小的数据块(输入一般采用文件系统),一个task处理完一个数据块之后,才将处
# 实现“实时架构”的入门指南 实时架构是现代软件开发中极其重要的一个部分,允许我们处理和分析实时数据。对于刚入行的小白来说,理解并实现这一架构可能会显得有些复杂。本文将逐步带你认识实时架构的基本流程,并为每一步提供示例代码和详尽注释。 ## 实时架构的基本流程 我们可以将实现实时架构的过程分为以下几步: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-06 06:13:18
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# Java实时处理 在当今的大数据时代,数据处理已经成为了一个重要的任务。实时处理是一种能够处理数据的技术,它可以对不断产生的数据进行实时处理和分析。本文将介绍Java中的实时处理,并提供代码示例来帮助读者更好地理解。 ## 什么是实时处理? 实时处理是一种处理连续产生的数据的技术。与批处理不同,实时处理可以在数据到达时立即对其进行处理,而不需要等待整个数据集完全准备好。实
原创 2023-08-25 12:36:50
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Internet上使用流式传输技术的连续时基媒体。当前在Internet上传输音频和视频等信息主要有两种方式:下载和流式传输两种方式。  下载情况下,用户需要先下载整个媒体文件到本地,然后才能播放媒体文件。在视频直播等应用场合,由于生成整个媒体文件要等直播结束,也就是用户至少要在直播结束后才能看到直播节目,所以用下载方式不能实现直播。Internet是基于分组传输的,所以接收端收到的数据
转载 2024-08-01 15:54:01
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有了解过 Kylin 的都知道其主要是在离线方面的处理,在实时方面的处理大家知之甚少,我希望把自己最近学到的分享给大家。社区其实在 1.6 版本中已经提供了近实时的方案,其存在分钟级别的准备时间,在对实时要求比较迫切的场景,这种是不能容忍的,于此同时其实现方式是通过每一个批次数据创建一个 segment,一个 segment 对应一个 HBase Table,长期以往会导致大量的 HBase Ta
在AI驱动的问答引擎中,实时通知系统是确保用户体验的核心组件。Morphic作为新一代智能应答平台,采用了**HTTP流式响应**架构而非传统WebSocket方案,这一技术决策基于对AI交互场景的深度优化。本文将从技术实现、架构设计和性能优化三个维度,全面解析Morphic实时通知系统的工作原理。### 技术选型对比分析| 特性 | WebSocket ...
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什么是实时(streaming)数据?用户在浏览网页或操作App时,其操作行为会源源不断地汇集成日志。游戏玩家在玩游戏的时候,也会产生源源不断的操作记录。这些持续生成的数据便是实时数据。数据是连续到达的无穷序列。处理将不断流动的输入数据分成独立的单元进行处理。处理是对流数据的低延迟处理和分析在实时流式计算中,最重要的是在任何情况下,消息不重复、不丢失,即Exactly-once实时 秒级
前言:        为什么大家会慢慢青睐上Flink呢?哪些场景会使用它呢?究其原因是因为,信息爆炸时代的来临,我们对数据的及时性和容错性要求越来越高。如双11的电商大屏,我们当然想实时看到销售的滚动数据。我们使用微信、博客等网络软件,当然希望实时接收到对方发送的消息。这些都迫使大数据开发人员需要掌握一种实时)处
总结自——吃透实时计算 文章目录1. 计算通用架构数据采集模块数据传输模块数据处理模块数据存储模块2. 计算本质:NIO+异步NIO如何优化IO和CPU都密集的任务异步编程3. 反压机制4. 死锁:为什么计算应用突然卡住,不处理数据了?5. 处理架构1. Lambda架构2. kappa架构 1. 计算通用架构计算系统通常包含五个部分:数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据展现
我们流媒体服务器可以传输多种格式的视频文件,能够比较好的兼容ios、android系统,包括电脑系统和网页无插件直播。本文我打算给大家讲一下流媒体服务器的传输方式。流媒体服务器提供的流式传输方式有两种:顺序流式传输和实时流式传输两种方式。顺序流式传输顺序下载,在下载文件的同时用户可观看在线媒体。如果使用普通的HTTP服务器,将音视频数据以从头至尾方式发送,则为顺序流媒体传输。实时流式传输实时传送,
我们知道使用实时云渲染系统来做程序的流化,是将程序放在服务器上,用户终端的各种操作指令完成都是借助的服务器算力。而为了用户能拥有和本地安装类似的体验效果,指令执行和传回终端的时间就必须尽可能短,这是实时云渲染系统很重要的一个参数:延迟性。没有低延迟,该方案就无法落地。举个简单的例子,我们在操作智慧城市的UE4模型时,如果点击了时间的变化,从早八点到中午12点无论日照还是其他都会有很大变化,要等几分
          Hadoop自带了一个历史服务器,可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下,Hadoop历史服务器是没有启动的,我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器。    &
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https://blog.csdn.net/qincidong/article/details/82415376
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流式计算框架的开源方案非常多,整体的机构相似,只是实现实时的方式存在差异,按照子系统功能划分,分为数据采集、数据处理、数据存储、数据服务四个部分 数据采集 1)实时采集的数据一般来自业务服务器,分成两大类:① 数据库变更日志② 服务器引擎访问日志2)不论是哪种日志文件,采集完成后都已文件的形式保存,采集工具只要监控文件的变化就可以做到实时采集3)处于对吞吐量的考虑,会以批次的方式进行采集,批次大小
目录一、Spark Streaming 是什么 ?二、Spark Streaming 的特点二、Spark Streaming 架构1. 架构图2. 背压机制 一、Spark Streaming 是什么 ? Spark 使得构建可扩展的容错流应用程序变得更加容易。Spark Streaming 用于流式数据的处理。Spark Streaming 支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flum
理解TCP和UDP根据数据传输方式的不同,基于网络协议的套接字一般分为TCP套接字和UDP套接字。因为TCP套接字是面向连接的,因此又称为基于(stream)的套接字。TCP是Transmission Control Protocol(传输控制协议)的简写,意为“对数据传输过程的控制”。因此,学习控制方法及范围有助于正确理解TCP套接字TCP/IP协议栈讲解TCP前先介绍TCP所属的TCP/IP
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# 实时计算架构的实现指南 在今天数据驱动的世界中,实时计算已经成为了企业获取及时信息的重要方式。无论是在金融、医疗、还是社交网络领域,实时数据处理都愈发重要。本指南将带领你实现一个实时计算架构,并逐步解释每个步骤。 ## 实现步骤概览 以下是实现实时计算架构的主要步骤,具体细节将在后文中详细解析。 | 步骤 | 描述
原创 7月前
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