flink即做实时,有做离线我们有哪几种框架的选择1.直接从日志采集服务器用flume转数据,定义一个Source,两个channel,两个Sink,一个写kafka,一个写hdfsSink答案 不现实,太浪费,出问题原因 1.不现实:对日志采集服务器压力很大,我们一般使用到网卡是千兆的网卡,超过了理论单网卡的传输数据是125M,kafka用的80M/秒,hdfs用60/秒,加起来140M/秒,超
声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
Flink流处理与网络安全是一篇深度探讨Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用的专业技术博客文章。本文将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答本文旨在帮助读者更好地理解Flink流处理技术及其在网络安全领域的应用，并为读者提供一些实际操作的经验和见解。1.1 Flink简介
文章目录Hive离线分析回顾业务流程准备搭建环境1.启动Hadoop2.修改flume配置文件3.启动flume4.启动jt-logserver5.测试准备数据离线数据处理Hive管理数据数据清洗数据处理PV：访问量UV：独立访客数SV：独立会话数BR：跳出率NewIP：新增IP数NewCust：新增访客数AvgTime：平均访问时长AvgDeep：平均访问深度分析结果表通过sqoop将数据导入
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2023-07-14 16:46:12
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目录0. 相关文章链接1. 离线 Compaction1.1. 设置参数1.2. 原理1.3. 使用方式1.3.1. 执行命令1.3.2. 参数配置1.3.3. 案例演示2. 离线 Clustering2.1. 设置参数2.2. 原理2.3. 使用方式2.3.1. 执行命令2.3
此办法解决没有odis-e，使现有服务版odis-s软件刷新控制单元刷固件操作流程：1、将需要升级的软件，按照以下路径粘贴到制定文件夹。路径如下：本地磁盘(C：)ProgramFiles(x86)/Offboard_Diagnostic_Information_System_Service/datflash.首次使用没有这个名称的文件夹，需新建一个，并重命名为“datflash”；2、将要升级的目
Trees
原创
2023-05-29 18:21:47
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# Hadoop离线处理平台科普
## 1. 背景介绍
随着互联网和移动互联网的快速发展，数据量呈指数级增长。为了更好地处理海量数据，Hadoop作为一种分布式计算框架应运而生。Hadoop由Apache基金会开发，提供了一个可靠、高效的平台用于存储和处理大规模数据。其中，Hadoop的离线处理平台是其最重要的功能之一。
## 2. Hadoop离线处理平台简介
Hadoop离线处理平台包
是了很多办法，都说修改数据源问题。。什么去掉https中的s，修改源为国内的。都没解决。 然后，多翻搜索最终找到这个办法。 查找默认下载地址 # find / -name "default.json" /var/lib/jenkins/updates/default.json 设置源信息 # sed
原创
2023-03-19 01:40:34
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题目链接：Formula解题思路
原创
2023-05-29 18:22:53
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数据研发：了解需求→模型设计→ETL 开发→测试→发布上线→日常运维→任务下线。数据开发平台MaxCompute 由四部分组成，分别是客户端（ MaxCompute Client ）、接人层（ MaxCompute Front End ）、逻辑层（ MaxCompt Server ）及存储与计算层（ Apsara Core ）。从任务开发、调试、测试、发布、监控、 到运维管理，形成了整套工具和产品
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2023-08-08 09:55:31
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文章目录
8. 实时数仓同步数据
9. 离线数仓同步数据
9.1 用户行为数据同步
9.1.1 数据通道
9.1.1.1 用户行为数据通道
9.1.2 日志消费Flume配置概述
9.1.2.1 日志消费Flume关键配置
9.1.3 日志消费Flume配置实操
9.1.3.1 创建Flume配置文件
9.1.3.2 配置文件内容
事件驱动型应用是一类具有状态的应用，它从一个或多个事件流提取数据，并根据到来的事件触发计算、状态更新或其他外部动作。比较典型的就是以kafka为代表的消息队列几乎都是事件驱动型应用。(Flink的计算也是事件驱动型)与之不同的就是SparkStreaming微批次，如图:事件驱动型：批处理的特点是有界、持久、大量，非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作，一般用于离线统计。流处理的特点是无界、实
之前也做过一段时间的大数据，自己一直记性不太好，怕遗忘所以捞一下~ 本质其实就是一个数据的流转问题。。 目录1.数据采集数据来源数据传输在数据采集时需要注意的一些问题2.数据预处理3.数据入库(数仓)数仓建设1. 需求分析2. 维度建模（星型模型）3. 设计数仓分层架构（ods-dwd-dws-ads）4. 定制规范（命名规范、模型规范、开发规范、流程规范）5. 数据治理（数据质量，数据安全，元数
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2023-07-29 21:51:42
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本文章主要通过spark sql实现新闻网站关键指标的离线分析功能1 页面pv统计以及排序2 页面uv统计以及排序3 新用户注册比例统计4 用户跳出比例统计5 板块热度排行榜统计首先需要生成对应的访问数据import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.PrintWriter;
im
一、使用 DataFrame 进行编程1、创建 DataFrame1.1 通过 Spark 的数据源创建Spark支持的数据源：// 读取 json 文件
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/employees.json")
df: org.apache.sp
第四章大数据离线计算框架（MapReduce&YARN）一、MapReduce技术原理1.1 MapReduce概述1.2 Map函数和Reduce函数二、YARN技术原理2.1 YARN的概述与应用2.2 YARN的架构2.3 MapReduce的计算过程2.4 YARN的资源调度 一、MapReduce技术原理并行的编程模型，用于大规模的数据集（TB）的并行计算。Hadoop Map
# Python离线处理论文
在科学研究领域，处理大量论文是一项常见的任务，但由于论文数量庞大，需要对这些论文进行离线处理来提取关键信息和进行分析。Python提供了丰富的工具和库来进行离线处理，使得这一过程变得更加高效和便捷。本文将介绍如何使用Python进行离线处理论文的方法，并提供相应的代码示例。
## 论文处理流程
首先，我们需要定义一个简单的论文处理流程，以便更好地理解整个过程。下
# Java离线批处理txt实现教程
## 1. 整体流程
在Java中实现离线批处理txt可以分为以下几个步骤：
1. 打开并读取txt文件。
2. 对文件中的数据进行处理。
3. 将处理后的数据写入新的txt文件。
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[打开并读取txt文件] --> B[对文件中的数据进行处理]
B --> C
一、系统架构推荐系统架构，首先从数据驱动角度，对于数据，最简单的方法是存下来，留作后续离线处理，离线层就是我们用来管理离线作业的部分架构。在线层能更快地响应最近的事件和用户交互，但必须实时完成。这会限制使用算法的复杂性和处理的数据量。离线计算对于数据数量和算法复杂度限制更少，因为它以批量方式完成，没有很强的时间要求。不过，由于没有及时加入最新的数据，所以很容易过时。整个数据部分其实是一整个链路，主
