随着互联网的快速发展和数据的爆炸增长，大数据处理成为了当今时代的一个重要课题。对于企业来说，如何高效地处理和分析海量数据，成为了提升竞争力和业务发展的关键。而在处理大数据的过程中，选择合适的工具和框架显得尤为重要。 &nb
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2024-06-23 04:13:47
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这里写自定义目录标题 Apache HadoopApache Hadoop是一种专用于批处理的处理框架。Hadoop是首个在开源社区获得极大关注的大数据框架。基于谷歌有关海量数据处理所发表的多篇论文与经验的Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈，让大规模批处理技术变得更易用。新版Hadoop包含多个组件，即多个层，通过配合使用可处理批数据：· HDFS：HDFS是一种分布式文件系统层，可对集群
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2023-11-17 20:24:38
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Storm是一个开源的分布式实时计算框架。它可以处理高吞吐量的实时数据流，适用于需要在快速的时间内处理大量数据的场景，比如实时监控、物联网应用等。然而，在使用Storm框架的过程中，有时会遇到各种问题。本文将以一次实际的应用场景为例，探讨如何排查和解决“Storm大数据处理框架”中的故障。
## 问题背景
在一次项目实施中，我们使用Storm框架实时处理来自多个传感器的数据信息。项目经理反映在
本发明涉及计算机数据分析技术领域，具体涉及一种采用流式计算进行爬取数据的实时分析的实现方法。背景技术：Scrapy是一种python开发的快速、高层次的Web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Spiders通过Scrapy引擎从互联网上获取数据源进行数据的爬取操作，这一过程中，Spider根据Scheduler的调度选
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2024-01-10 22:08:07
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zookeeper的作用：Zookeeper是针对大型分布式系统的高可靠的协调系统，如dubbo里面的注册中心、分布式锁等，主要应用于分布式系统中。分布式应用的优点:可靠性- 单个或几个系统的故障不会使整个系统出现故障。可扩展性- 可以在需要时增加性能，通过添加更多机器，在应用程序配置中进行微小的更改，而不会有停机时间。透明性- 隐藏系统的复杂性，并将其显示为单个实体/应用程序。分布式应用的挑战：
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2023-08-11 19:14:22
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这里对目前业界开源的一些实时流处理系统做一次小结S4S4(Simple Scalable Streaming System)是Yahoo最新发布的一个开源流计算平台，它是一个通用的、分布式的、可扩展性良好、具有分区容错能力、支持插件的分布式流计算平台，在该平台上程序员可以很方便地开发面向无界不间断流数据处理的应用，开发语言为Java。项目链接：http://incubator.apache.org
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2023-07-20 21:05:43
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---恢复内容开始---一.基本概念1.什么是storm？ storm是一个免费的开源分布式实时计算系统，流数据框架，可以轻松可靠地处理无限数据流，实现Hadoop为批处理所做的实时处理。2.使用场景 实时分析，在线机器学习，连续计算。 流计算3.特点 速度快，每秒每个节点可以处理超过百万个元组 具有可扩展性，容错性，确保数据得到处理，且易于设置和操作4.topology 类似Hado
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2023-11-10 11:17:16
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提到大数据处理，很多人可能都会想到Google的《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》，毕竟Google算是应用大数据最早的企业了。大讲台老师认为，hadoop流行的主要原因是它的开源，否则，Google的MapReduce、GFS和BigTable开源的话，估计就没有现在的hadoop了。 （一）大数据处理框架分类不论是系统中
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2023-10-05 23:24:35
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最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧，并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下，感觉非常的棒
这里就把这个方法和大家分享一下，一起讨论一下这种方式的成熟度.
简单说明
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2023-07-10 21:16:02
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Apache Beam 是一个统一的大数据批处理和流处理编程模型，提供多种语言SDK，支持在Flink、Spark、Google Cloud Dataflow等分布式处理引擎上运行。本文详细介绍Beam的功能特性、安装使用和核心代码实现。
HADOOP生态系统在上一个Hadoop Tutorial上的博客中，我们讨论了Hadoop，其功能和核心组件。现在，下一步是了解Hadoop生态系统。在开始使用Hadoop之前，这是一个必不可少的主题。 这个Hadoop生态系统博客将使您熟悉Hadoop认证所需的行业广泛使用的大数据框架。Hadoop生态系统既不是编程语言也不是服务，它是解决大数据问题的平台或框架。您可以将其视为一个套
初识Spring: Spring作者：Rod JohnsonSpring框架由20个模块组成，这些模块分成六个部分，分别是Core Container,Data Access/Integration,Web,AOP,Instrumentation和Test.Spring Core是框架的最基础的部分，提供了IoC特性。Spring Con
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2023-07-21 11:14:54
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Apache Spark为Python开发人员提供的编程API接口，以便开发人员用Python语言对大数据进行分布式处理，可降低大数据处理的门槛。Python语言是大数据、人工智能的通用编程语言，通过这个工具，只要会Python语言就能操作Spark了，不需要另外学习别的语言，这个工具很有价值。 PySpark优势有哪些？首先PySpark是基于Python语言的，简单易学。其次，PyS
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2023-12-19 09:39:30
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摘要讨论了五个大数据处理框架：Hadoop，Spark，Flink，Storm，Samaza如今大量数据不断产生，去纠结具体多大才算大数据没什么意义。 就像“人工智能”一样，大数据这个词的具体含义是变化的。几十年前对人工智能的期待大多已经实现，如今已经不管这部分叫“人工智能”了； 同样，由于我们这个社会在不断地创造、保存、处理指数级增长的数据，今天的大数据在明天也就是“还不错哦”而已。不能用于大
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2023-11-17 19:38:25
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java 大数据处理1.输入读一个整数： int n = cin.nextInt(); 相当于 scanf("%d", &n); 或 cin >> n;读一个字符串：String s = cin.next(); 相当于 scanf("%s", s); 或 cin >> s;读一个浮点数：double t = cin.nextD...
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2022-12-20 17:10:06
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1.storm简介：Storm是Twitter公司开源贡献给Apache的一款实时流式计算框架，作用是用于解决数据的实时计算，以及实时处理等问题。它与hadoop的不同就是能够做到实时处理数据的能力，这里有一个hadoop离线项目的经典架构模式：ftp（获取）----hdfs（存储）-------hive（操作计算）--------mysql（最终结果存储）但是这种离线的架构分析数据模式，在数据处
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2023-12-26 11:11:43
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大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。本文将介绍大数据系统一个最基本的组件：处理框架。处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信
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2023-12-04 21:37:01
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我们已经进入了大数据处理时代，需要快速、简单的处理海量数据，海量数据处理的三个主要因素：大容量数据、多格式数据和速度， DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中，快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理，编辑，检索和浏览。
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2014-06-10 10:39:06
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2014-06-13 18:30:03
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原创
2014-06-25 17:17:56
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