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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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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什么是SparkApache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（
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2023-07-18 17:56:58
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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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发展到今天，大数据处理主要分为两类大的需求，一是批处理，一是流处理。在企业的实际业务场景当中，可能会只需要批处理或者流处理，也可能同时需要批处理和流处理，这就使得搭建大数据系统平台的时候，需要根据具体场景来进行技术选型。 大数据处理框架，通常可以分为三类—— ①批处理框架：Apache Hadoop ②流处理框架：Apache Storm、Apache
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2023-09-04 19:05:33
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说起大数据处理啊，一切都起源于Google公司的经典论文。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失
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2024-06-04 13:42:07
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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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阿里巴巴集团离线大数据处理平台介绍上周报名参加了2013阿里巴巴暑期学校，课程为期两天，主要介绍阿里巴巴离线大数据处理平台（开放数据处理服务ODPS）。这里通过博客形式与大家分享一下。暑期学校官网：http://102.alibaba.com/competition/dataSummer.htm备注：该课程面向各高校院所的在读研究生，属于公开课程，且主要介绍系统的基本架构，并未对实现细节做过多阐述
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2024-03-07 08:56:30
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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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探秘实时数据流处理：Tranquility在大数据领域中，实现实时数据流的高效处理是至关重要的。而今天，我们要向您推荐一个名为Tranquility的强大工具，它是一个由Scala编写的开源项目，旨在帮助您无缝地将事件流发送到Druid——这个被誉为最酷的数据存储系统。无论您是在Finagle、Samza、Spark、Storm还是Trident环境下工作，Tranquility都能提供定制化的A
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2024-07-25 13:39:27
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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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1.大数据的概念维基百科的定义： 大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。2.大数据主流技术数据采集：使用Flume，可进行流式日志数据的收集。使用Sqoop可以交互关系型数据库，进行导入导出数据。使用爬虫技术，可在网上爬取海量网页数据。数据存储与管理： 大数据利用分布式文件系统HDFS、HBase、Hive，实现对结构
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2023-06-10 20:57:59
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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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1.官网http://storm.apache.org/2.strom的两种形式2.strom的特性3.使用场景4.集群架构各个节点快速失败，无状态。快速失败的意思是，节点挂掉后，马上重启后，就可以正常工作，不需要很长的时间初始化，状态恢复等过程。
原创
2022-04-26 14:27:11
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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
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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