概述Impala服务器是一个分布式，大规模并行处理（MPP）数据库引擎。它包括运行在CDH集群主机上的不同后台进程。1，客户端 有三类客户端可以与Impala进行交互：基于驱动程序的客户端（ODBC Driver和JDBC Driver，其中JDBC Driver支持Hive1与Hive2风格的驱动形式）；Hue接口，可以通过Hue Beeswax接口来与Impala进行交互；Impala She
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2024-02-04 13:06:14
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引言随着互联网和大数据技术的发展，实时计算框架也在推陈出新，向着高吞吐、高可用、低延迟准实时的方向发展。本文从几个方面全面对比业界流行的实时计算框架，总结了各框架的优缺点，希望对读者进行架构设计和技术选型提供帮助。 各框架对比概览 Spark StreamingFlinkStorm项目时间2014年左右开始流行2016年左右开始流行2012年
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2023-07-18 22:27:00
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本文从上述现状及实时数据需求出发，结合工业界案例、笔者的实时数据开发经验， 梳理总结了实时数据体系建设的总体方案。 作者：刘大龙@唯品会； 随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要， 商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息， 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。此外，随着 5G 技术的成熟、广泛应用， 对于工业互联网、物联网等数据
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2024-05-19 15:56:58
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# 理解实时标签架构：构建高效数据流
## 引言
随着互联网技术的发展，实时数据处理和分析的需求日益增加。许多企业希望能够在数据生成的同时进行处理，以便快速获得洞察和做出决策。在这样的背景下，“实时标签架构”应运而生。本文将深入探讨实时标签架构的概念，应用场景以及实现方法，并通过代码示例帮助您更好地理解这一架构。
## 什么是实时标签架构？
实时标签架构是一种数据处理架构，旨在实时接收、处
# 实现实时 Lambda 架构的指南
Lambda 架构是一种设计模式，旨在处理大规模数据并支持实时数据处理。其核心思想是结合批处理和实时处理两种方法，以确保系统的容错性与可扩展性。
以下是实现实时 Lambda 架构的一个简单过程：
| 步骤 | 说明 |
|-------|----------------------
原创
2024-10-15 04:10:27
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# 实时仓库架构概述
在数字化时代，企业面临着越来越多的实时数据处理需求。实时仓库架构应运而生，帮助企业高效管理和分析海量数据。本文将探讨实时仓库架构的概念、组成部分、优点以及代码示例，并通过旅行图的方式展示数据处理的过程。
## 什么是实时仓库架构？
实时仓库架构是指一种能够快速、稳定处理大规模数据流，并实时提供数据访问和分析功能的系统架构。与传统的批处理数据仓库不同，实时仓库架构能够实时
今天给大家带来大数据实时计算的架构设计1 实时计算简介1.1 应用场景谈起实时计算，一般我们都会首先去比较实时计算和离线计算的区别。离线计算：批量获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示；代表技术：Sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、Hive批量计算数据、Azkaban/oozie任务调度。实时(流式)计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时
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2023-10-07 18:45:56
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# 实现“实时流架构”的入门指南
实时流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流。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流架构的基本流程，并为每一步提供示例代码和详尽注释。
## 实时流架构的基本流程
我们可以将实现实时流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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离线实时架构是一种用于处理大数据的架构模式，能够实时地处理大规模数据并提供实时的结果。在传统的离线架构中，数据首先被收集到一个中心化的数据仓库中，然后通过批处理作业进行处理。然而，这种方式存在一定的延迟，无法满足实时处理的需求。离线实时架构通过将批处理和实时处理结合起来，解决了这个问题。
离线实时架构的基本思想是将数据分成多个流，每个流都有一个独立的消费者进行处理。这样可以将数据的处理过程并行化
原创
2023-12-23 04:29:10
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DSG ETLPlus解决方案的目的是为ETL工具提供一个增量实时数据抽取解决方案。
该工具利用对生产系统ORACLE redo log的跟踪机制，来对生产系统的数据进行变化跟踪，然后将跟踪到的变化数据传输到中间数据库上，在中间数据上对数据进行整合、过滤和判断，并且生产数据接口，将接口文件提供给ETL工具使用。
ETL软件可以从接口数据文件中获取增量数据，同
一、背景：在用户打开电商购物等app时，经常会需要给用户推荐匹配的商品。那这样一个流程是如何完成的呢？1.离线推荐基于hive离线表的数据，提前计算好用户的偏好信息，整理逻辑相对简单，但是推送的商品转换率会相对较差2.实时推荐接入用户实时点击、浏览日志信息写入到kafka，flink 接入kafka 消息数据，做一些特征的加工，结合算法模型做一个偏好识别，实时进行推荐商品显然第二种方案：实时推荐更
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2023-10-13 15:13:46
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# 实时推荐架构的科普
在我们日常生活中，许多技术都涉及到实时推荐系统，比如电商网站的商品推荐、社交媒体上的内容推荐等。本文将深入探讨实时推荐系统的架构，包括常见的算法、数据流动和相应的代码示例。
## 1. 什么是实时推荐系统？
实时推荐系统旨在根据用户的行为和兴趣，立即生成个性化的内容或产品推荐。通过大数据和机器学习算法，这些系统可以快速分析用户的历史记录、行为模式以及上下文信息。
#
原创
2024-08-18 07:43:04
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# 实时架构与 Apache Flink
随着数据量的激增和处理需求的增加，实时数据处理已经成为当今数据工程的重要课题。Apache Flink 是一个流处理框架，被广泛用于实时数据处理、分析和监控。在本文中，我们将探讨 Flink 的基本概念、架构以及如何使用它来构建实时应用程序，最后提供一个简单的代码示例。
## 什么是 Apache Flink？
Apache Flink 是一个开源的
前言： 第4节 系统设计4.3 面向对象设计4.3.1 概述面向对象程序设计（Object Oriented Programming，OOP）是一种计算机编程架构。OOP的一条基本原则是计算机程序由单个能够起到子程序作用的单元或对象组合而成。OOP达到了软件工程的三个主要目标：重用性、灵活性和扩展性。OOP=对象+类+封装 + 继承+多态+消息，其中核心概念是类和对象。面向对象程序
分布式系统特性与衡量标准透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统可扩展性：分布式系统的根本目标就是为了处理单个计算机无法处理的任务，当任务增加的时候，分布式系统的处理能力需要随之增加。简单来说，要比较方便的通过增加机器来应对数据量的增长，同时，当任务规模缩减的时候，可以撤掉一些多余的机
hive 分区:分区在创建表的时候使用 PARTITIONED BY从句定义 CREATE TABLE logs (ts BIGINT , line STRING) PARTITIONED BY (dt STR NG,country STRING); 以 dt和country分区 分桶:在表或者分区中使用桶通常有两个原因：是为了高效查询,桶在表中加入了特殊
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
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2023-11-29 00:08:34
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一、实时动态测量（RTK，Real Time Kinematic） RTK定位技术是基于载波相位观测值的实时动态定位技术，它能够实时地提供测站点在指定坐标系中的三维定位结果，并达到厘米级（1-10cm）定位精度。在RTK作业模式下，基准站通过数据链将其观测值和测站坐标信息一起传送给流动站。流动站不仅通过数据链接受来自基准站的数据，还要采集GNSS观测数据，并在系统内组成差
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2024-06-29 12:46:06
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# 实时采集技术架构实现指南
在当今的大数据时代，实时数据采集变得越来越重要。无论关注的是社交媒体、传感器数据，还是用户行为，能够及时获取和处理数据是成功的关键。本文旨在帮助刚入门的小白开发者理解如何构建一个基本的实时采集技术架构。
## 整体流程
首先，让我们明确一下整个流程。以下是实现实时数据采集的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-03 04:18:10
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在这个快速发展的技术时代，实时系统架构分析显得尤为重要。实时系统通常需要在严格的时间限制内处理数据，以确保系统的可靠性和性能。分析实时系统架构的过程，不仅能帮助我们理解系统的各个组成部分，还能为后续的优化和维护提供指导。
## 背景描述
实时系统的需求不断增加，尤其是在金融、医疗、自动驾驶和物联网等领域。例如，在2010年代初，自动驾驶技术的普及要求车辆必须能够实时处理来自传感器的数据。而在2
