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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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
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
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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# Spark 实时处理数据实例指南
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，能够处理大规模的数据并支持实时数据处理。在这篇文章中，我们将通过一个简单的示例来指导你如何使用 Spark 实现实时数据处理。
## 流程概述
为了帮助新手理解实时数据处理的工作流程，我们将制定一个简单的步骤表。以下是实现 Spark 实时处理的数据流步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
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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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# 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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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
Spark Streaming实现实时流处理一、Streaming与Flume的联调Spark 2.2.0 对应于 Flume 1.6.0 两种模式： 1. Flume-style push-based approach：
Flume推送数据給Streaming
Streaming的receiver作为Flume的Avro agent
Spark workers应该跑在Flum
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2023-12-01 23:50:06
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1. Introduce Apache Flink 提供了可以恢复数据流应用到一致状态的容错机制。确保在发生故障时，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。
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2024-06-11 10:16:58
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一、需求简单概述 1. 原因： 估计看到这篇文章的人都会觉得统计每天的下载量排名这个需求听起来就是T+1的离线批处理需求，其实我也是这么觉得的，所以为什么要写这个呢？其实这是以前的需求，以前是实时统计的需求，但是排名什么的是在后期的接口通过读取数据库的数据进行实现的，现在就觉得通过接口来获取数据库的数据进行排序什么的效率比较低，就希望直接把排序结果直接写到数据库中。这也是为什么平常我比较习惯
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2023-06-15 09:26:48
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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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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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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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Spark是一个实时处理框架 Spark提供了两套实施解决方案：Spark Streaming（SS）、Structured Streaming（SSS） 然后再结合其它框架：Kafka、HBase、Flume、Redis 项目流程：架构分析、数据产生、数据采集、数据收集、数据实时交换、实时流处理、 ...
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2021-10-14 10:27:00
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《大数据的实时处理STORM简介》作者：chszs，转载需注明。博客主页
原创
2013-07-10 17:02:22
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本章通过一个具体的金融数据实时处理与分析项目，展示了如何利用Flink、Kafka等技术实现数据的实时采集、处理和分析。金融数据实时处理与分析的核心技术。
