一、概念 大数据中包含两种处理方式：流处理和批处理。流处理：即流式处理。流式处理假设数据的潜在价值是数据的新鲜度，需要尽快处理得到结果。在这种方式下，数据以流的方式到达。在数据连续到达的过程中，由于流携带了大量数据，只有小部分的流数据被保存在有限的内存中。流处理方式用于在线应用，通常工作在秒或毫秒级别。批处理：批处理方式中，数据首先被存储，然后再分析。MapReduce是非
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2023-09-21 16:50:25
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## 大数据流处理架构优势
在今天这个以数据为核心的时代，大数据处理架构变得越来越重要。大数据流处理架构是指能够高效地处理大规模数据流的系统架构。它具有许多优势，让我们一起来了解一下。
### 优势一：高效处理大规模数据
大数据流处理架构能够高效地处理大规模数据流，这意味着可以实时处理大量数据并快速生成结果。这对于实时监控、实时决策等场景非常重要。
### 优势二：弹性扩展
大数据流处理
原创
2024-02-25 07:32:04
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数据流在现代软件架构中起着至关重要的作用。它不仅仅是数据分析和报告生成，它是系统进程执行的流程，实时消耗和处理数据流以进行输出。借助 Kafka，可以轻松构建实时数据流处理。此外，可以将多个数据流连接在一起以进行复杂的数据处理
原创
2023-11-08 10:31:55
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3. 数据流操作流处理引擎一般会提供一组内置的操作，用于对流做消费、转换，以及输出。接下来我们介绍一下最常见的流操作。操作分为无状态的（stateless）与有状态的（stateful）。无状态的操作不包含任何内部状态。也就是说，处理此event时，并不需要任何其他历史event的信息，也不需要保存它自己的信息。无状态的操作易于并行，因为events可以以它们到达的顺序，相互独立的被处理。在出现错
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2023-12-24 08:09:25
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原创
2022-07-04 11:44:46
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我们将大数据处理按照时间的跨度要求分为下面几类，从短到长分别是：
1.基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间
2.基于历史数据的交互式查询，时间跨度在数十秒到数分钟之间
3.复杂的批量数据处理，时间跨度在几分钟到数小时之间
5.1 算子
算在在数学上可以解释为一个函数监空间到函数空间上的映射O:X->X。对大数据处理框架来说，可以理解为一个基本处理单元，即通
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2024-03-28 19:05:38
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一、ScrapyScrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。二、PySpiderpyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定
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2023-09-02 09:49:59
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1. C# DataFlow介绍官方解释：TPL(任务并行库) 数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础。 它还能显式控制缓存数据的方式以及在系统中移动的方式。传统编程模型通常需要使用回调和同步对象(例如锁)来协调任务和访问共享数据。在数据流模型下，您可以声明当数据可用时的处理方式，以及数据之间的所有依赖项。 由于运行时管理数据之
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2023-09-14 10:12:24
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实时流处理简单概述：实时是说整个流处理相应时间较短，流式计算是说数据是源源不断的，没有尽头的。实时流处理一般是将业务系统产生的数据进行实时收集，交由流处理框架进行数据清洗，统计，入库，并可以通过可视化的方式对统计结果进行实时的展示。本文涉及到的框架或技术有 Flume,Logstash，kafka,Storm, SparkStreaming等。 实时流处理的的流程与技术选型 ： 一、日志收
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2023-07-19 15:59:58
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Nifi 的使用Nifi 是一个开源的数据处理工具，可以通过简单的Processor对数据流进行处理。1.8版本内置了286个Processor,可以处理大部分的应用场景。Nifi 的一些核心概念：FlowFile：信息流，每一个数据流在系统里面流动，并包含着key/value形式的attribute，以及不同大小的content；FlowFile Processor：数据流处理器是nifi中
发送文件流/************************************************************/<?php/** php 发送流文件* @param String $url 接收的路径* @param String $file 要发送的文件* @return boolean*/function sendStreamFile($url, $file){if(file_exists($file)){$opts = array('http
原创
2021-08-30 10:11:14
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选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。
技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是
原创
2021-07-22 18:01:16
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目录1 Ganglia 的安装与部署1.1 安装 ganglia2 操作 Flume 测试监控2.1 启动 Flume 任务2.2 发送数据观察 a ganglia 监测图 1 Ganglia 的安装与部署Ganglia 由 gmond、gmetad 和 gweb 三部分组成。gmond（Ganglia Monitoring Daemon）是一种轻量级服务，
原创
2021-11-26 20:30:00
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之前我们已经极为简单的介绍了Storm。现在我们要对它做一个更详细的了解。Storm是一个复杂事件处理引擎（CEP），最初由Twitter实现。在实时计算与分析领域，Storm正在得到日益广泛的应用。Storm可以辅助基本的流式处理，例如聚合数据流，以及基于数据流的机器学习（译者注：原文是ML，根据上下文判断，此处应是指机器学习，下文相同不再缀述）。通常情况，数据分析（译者注：原文为prestor
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2024-04-23 20:27:36
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流的概念：在程序的开发中IO的核心就是：输入和输出。输入和输出是相对的，可能来自不同的环境。 对于服务器或者是客户端而言，传递的就是一种数据流的处理形式，而所谓的数据流指的就是字节数据。这种的处理形式在java.io包里提供了两类支持： - 字节处理流:OutputStream(输出字节流)、InputStream(输入字节流) - 字符处理流:Writer（输出
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2023-09-06 20:48:53
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## 泛在物联大数据流处理架构优势
在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业的重要组成部分。特别是在物联网领域，由于传感器和设备产生的数据规模庞大，对数据的处理和分析变得尤为重要。为了有效处理这些海量数据，泛在物联大数据流处理架构应运而生。它可以实时处理各种类型的数据流，为企业提供更好的数据分析和决策支持。下面我们来看一下泛在物联大数据流处理架构的优势以及一个简单的代码示例。
### 优势
原创
2024-02-26 06:25:39
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字节流类功能简单介绍DataInputStream包含了读取Java标准数据类型的输入流DataOutputStream包含了写Java标准数据类型的输出流ByteArrayInputStream从字节数组读取的输入流ByteArrayOutputStream写入字节数组的输出流FileInputS...
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2014-10-07 14:14:00
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## Java数据流处理框架
在现代软件开发中，数据处理是一个非常重要的环节，特别是在大数据时代。为了更高效地处理数据，我们需要使用一些专门的框架来帮助我们完成这项工作。Java作为一门流行的编程语言，也有许多优秀的数据流处理框架供我们选择。
### 什么是数据流处理框架
数据流处理框架是一种用于处理数据流的软件框架，它可以帮助我们更高效地处理大量的数据，包括数据的输入、输出、转换、过滤、聚
原创
2024-02-26 04:48:26
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实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？
谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
1、无
#### 实现Python逐笔数据流处理的步骤
为了实现Python逐笔数据流处理，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 首先，需要安装必要的Python库，如pandas、numpy和matplotlib等 |
| 步骤2 | 接下来，需要获取逐笔数据流，可以通过订阅股票行情数据或者从本地文件中读取 |
| 步骤3 | 对数据进行
原创
2024-01-10 11:26:15
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