第5章 实时技术 在大数据系统中，离线批处理技术可以满足非常多的数据使用场景需求，但在 DT 时代， 每天面对的信息是瞬息万变的，越来越多的应用场景对数据的时效性提出了更高的要求。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系统中使用，就不能让数据保持最高的“新鲜度”和价值最大化。因此阿里巴巴提出了流式实时处理技术来对离线批处理技术进行补充。 流式数据处理一般具有一下特
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2023-10-17 10:12:18
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# 使用 Storm 实现实时处理框架的优点
在现代数据处理领域，实时数据流处理越来越受到重视。Apache Storm 是一个流处理框架，能够处理大量数据，并实时提供分析结果。对于刚入行的小白来说，了解如何实现 Storm 的优点是非常重要的。本文将为您提供一个详细的实现流程，并用示例代码帮助您理解。
## 流程概览
首先，让我们来看一看实现 Storm 实时处理框架的基本步骤：
| 步
原创
2024-10-23 06:29:47
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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
大数据实时计算框架：storm(一)什么是实时计算？跟离线计算的区别？常见的实时计算框架？1.什么是实时计算？流式计算
举例：自来水厂处理水的过程（图）
特点：源源不断
任务类型：采集数据-->Spout任务
处理数据-->bolt任务2.跟离线计算的区别
(1)离线计算：MapReduce、spark core
采集数据：SQOO
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2023-12-01 12:23:48
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实时计算的概述与业内框架一、什么实时计算数据和业务形成闭环
数据的机制实效性（数据的价值随着时间延迟迅速降低）
大数据实时化（越快越有竞争优势，大数据实时化--实时计算1、大数据计算的一些概念2、离线计算和实时计算3、批量处理和流式处理4、实时计算的特性1、实时且无界的数据流（顺序处理，持续流入）
2、持续且高效的计算（事件触发，持续计算）
3、流式且实时的数据集成（一次触发一次写入，持续触发
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2023-09-27 18:37:19
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# Java实时处理文件
在日常的软件开发中，我们经常需要对文件进行实时处理，例如读取文件的内容并进行一些操作，或者将程序的输出结果写入文件。在Java中，我们可以使用各种类和方法来实现这些操作。本文将介绍如何使用Java实时处理文件，并提供相应的代码示例。
## 读取文件内容
要读取文件的内容，我们可以使用Java的File类和Scanner类。首先，我们需要创建一个File对象，指定要读
原创
2024-01-08 05:24:25
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很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：498856122，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
原创
2019-05-10 10:48:29
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分析案例： 需求：统计主站每个(指定)课程访问的客户端、地域
原创
2022-07-14 09:49:34
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# 实时处理架构：数据流与即刻反应
在当今数据驱动的时代，实时处理架构成为了各类应用系统的重要组成部分。无论是社交网络、金融交易还是物联网，实时数据处理都极大地提高了系统的反应速度和数据的利用效率。本文将简要介绍实时处理架构的核心概念，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一领域。
## 什么是实时处理架构？
实时处理架构是一种系统架构，能够即刻处理流入的数据并实时生成输出，与传统的批处理方式相
1、简介Twitter Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.5.2，基本是用Clojure写的。Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实
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2023-07-20 10:14:06
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核心数据结构pandas最核心的就是Series和DataFrame两个数据结构。名称维度说明Series1维带有标签的同构类型数组DataFrame2维表格结构，带有标签，大小可变，且可以包含异构的数据列DataFrame可以看做是Series的容器，即：一个DataFrame中可以包含若干个Series。series由于Series是一堆结构的数据，我们可以直接通过数组来创建这种数据，像这样：
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2014-11-15 09:52:00
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前言：作为一个程序猿，总是能不时地听到各种新技术名词，大数据、云计算、实时处理、流式处理、内存计算… 但当我们听到这些时髦的名词时他们究竟是在说什么？偶然搜到一个不错的帖子，就总结一下实时处理和流式处理的差别吧。正文：要说实时处理就得先提一下实时系统(Real-timeSystem)。所谓实时系统就
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2017-05-08 09:10:00
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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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# Python 高并发实时处理的后台框架
在现代互联网应用中，高并发和实时处理是非常重要的要求，尤其是对于后端服务来说。Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言，提供了一些优秀的框架和工具来帮助开发高并发的应用程序。本篇文章将介绍Python在高并发和实时处理方面的应用，并通过代码示例来阐明相关原理。
## 高并发的背景
高并发指的是在同一时间内有大量请求同时到达服务器，服务器需要
1、什么storm？？Storm是一个实时的、分布式、高可靠性、可维护性以及具备高容错的异步流式计算框架；它是逐条处理数据的；它的架构主要有Nimbus，Supervisor，worker；编程模型：DAG、spout、Bolt；高可靠性体现在异常处理和消息的可靠性保障机制；可维护性体现在：提供UI界面图形化监控端口；它是一个基于内存的处理框架；Storm的计算模型：spout--数据源，拓扑中数
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2024-01-21 01:17:37
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一．Recorder类介绍Recorder类负责SoundRecorder的全部功能方面的实现，它包含一个MediaRecorder成员和一个MediaPlayer成员，并封装了这两个成员的相关操作。该类向SoundRecorder类提供一系列的接口来控制录音和播放录音的过程。下面介绍一下其中重要的成员和方法。成员： 五种状态： public sta
作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri目录一、必需软件二、在IDE中运行和调试Flink程序 1.在IDE中导入书中示例 2.在IDE中运行Flink程序 3.在IDE中调试Flink
如果所java虚拟机是java的灵魂所在的话，java的垃圾处理机制应该就是jvm的灵魂了！网上也有许多关于java垃圾处理的文章，但是看别人讲的不如自己归纳总结。我就来一步步地接上次的内容剖析。4.主动的垃圾回收 这里不得不看俩个方法System.gc()和
finalize()。 System.gc():经过我的测试我发现，即使是主动调用System.gc().如果系统拥有足够
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2023-08-22 22:07:09
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在某种程度上讲我们难以对软件应用给出一个通用的分类。随着软件复杂性的增加，其间已没有明显的差别。下面给出一些软件应用领域，它们可能是一种潜在的应用分类：系统软件：系统软件是一组为其他程序服务的程序。一些系统软件（如编译器、编辑器和文件管理程序）处理复杂的但也是确定的信息结构。其他的系统应用（如操作系统、驱动程序和通讯进程等）则处理大量的非确定的数据。不管哪种情况，系统软件均具有以下特点：与计算机硬
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2023-09-21 09:45:11
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