Pyflink系列之使用pyflink实现flink大数据引挚的经典案例wordcount谈到大数据，也是数据，在专业的概念上来讲，其具备三大特征。1、数据量足够大，也就是Volume值相当特别地多。
2、数据访问并发量足够高并且实时，可以用Velocity一词反映快速和实时。
3、数据的类型越来越多，可以用Variety一词来反映数据的多样性。对于大数据的处理思路，普遍都是建立在通过把数据进行分
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2024-03-22 14:44:50
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CDN 日志实时分析综述CDN将源站资源缓存至遍布全球的加速节点上，当终端用户请求获取该资源时，无需回源，系统自动调用离终端用户最近的CDN节点上已缓存的资源，那么如何进行实时日志分析呢？架构CDN日志的解析一般有一个通用的架构模式，就是首先要将各个边缘节点的日志数据进行采集，一般会采集到消息队列，然后将消息队列和实时计算集群进行集成进行实时的日志分析，最后将分析的结果写到存储系统里面。那么我今天的案例将架构实例化，消息队列采用Kafka，实时计算采用Flink，最终将数据存储到MySql中。如
原创
2021-05-19 20:18:20
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# 实现Storm实时分析的指导
Apache Storm是一个开源的实时计算系统，能够处理大量的数据流并进行实时分析。下面，我们将通过一系列步骤来教会你如何实现Storm实时分析，适合刚入行的小白。本文将详细解释每个步骤所需的代码及其意义。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现Storm实时分析的整体流程。下面的表格展示了这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-09-17 06:06:19
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# Python 实时分析指南
## 引言
在当今的信息时代，数据的快速增长和流动使得实时分析成为了一个重要的数据处理任务。Python作为一门强大的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，可以帮助我们实现实时分析。本文将介绍如何使用Python实时分析，帮助刚入行的小白快速上手。
## 实时分析流程
实时分析的流程一般包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-10-18 13:10:23
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# Hadoop实时分析入门指南
## 引言
在当前大数据时代，Hadoop已经成为了处理海量数据的重要工具之一。而实时分析是对数据进行快速处理和实时反馈的需求。本文章将介绍如何使用Hadoop进行实时分析，并向您展示整个流程和每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是Hadoop实时分析的整体流程，包括几个关键步骤：
```mermaid
gantt
title Hadoop实时分
原创
2023-08-27 06:43:40
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本文主要内容来自 AVFoundation Programming Guide。要播放 AVAsset 可以使用 AVPlayer。在播放期间，可以使用一个 AVPlayerItem 实例来管理 asset 的整体的播放状态，使用 AVPlayerItemTrack 来管理各个 track 的播放状态。对于视频的渲染，使用 AVPlayerLayer 来处理。播放 AssetAVPlayer 是一
# Spark实时分析教程
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用Spark进行实时分析。Spark是一个开源的分布式计算框架，它提供了强大的数据处理和分析能力。实时分析是一种实时处理大量数据并从中提取有用信息的技术，它可以帮助企业做出快速而准确的决策。
## 2. 整体流程
下面是实现Spark实时分析的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1.
原创
2023-08-20 08:34:00
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awk 方式本文主要用这种方式实现 统计 access.log 超过 1s 的记录。 思路：先用 awk 将每天切割的 nginx 日志生成自定义的分析结果文件 ,由 python 脚本处理，导入mysql :记录日期，慢Url 路径，慢Url 最短时间，最差时间，访问次数 ,是否修复 ，修复日期等，最后由前端进行展示。按天切割 Nginx 日志这里为了每天夜里只分析当天生成的nginx日志，我们
# Spark实时分析项目概述
随着大数据时代的到来，实时数据分析成为了许多企业的核心需求。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，因其高效能和易用性，广泛应用于实时分析任务。本文将介绍一个基于Spark的实时分析项目，包括架构设计、代码示例和数据流动过程。
## 项目架构
在Spark实时分析项目中，数据通过流处理框架（如Apache Kafka）实时收集，然后利用Spark
在上家公司工作时，设计的日志收集与实时分析架构，还是比较简单的:flume-ng + rocketmq + storm + redis + 前端展示消息队列部分，我们刚开始采用的是kafka，但 kafka在支持回溯消费和重复消费方面比较弱，同时在数据安全方面也相对弱一些，后来我们改为阿里的rocketmq。考虑到我们的数据量也不是很大，已经能够足够支撑，但在rocketmq这层，有时会
原创
2015-05-09 18:57:28
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# MongoDB 实时分析案例实现流程
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 MongoDB 实现实时分析案例。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并使用适当的代码来支持每个步骤。在开始之前，请确保你已经安装了 MongoDB，并且对 MongoDB 的基本概念有一定的了解。
## 实现步骤
下面是实现“MongoDB 实时分析案例”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-01-30 03:59:47
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MongoDB 实时分析案例MongoDB 是一个高性能、灵活且可扩展的 NoSQL 数据库，它广泛用于实时分析场景。本文将介绍 MongoDB 在实时分析中的应用案例。背景实时分析是指在数据生成之后立即进行分析和处理，以获得即时的见解和决策支持。传统的关系型数据库在处理大数据量和高并发访问时存在一些瓶颈和限制，而 MongoDB 的分布式架构以及强大的查询和聚合功能使其成为实时分析的理想选择。M
原创
精选
2024-05-17 13:26:24
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看了许多与本人研究方向有关的论文，经常涉及到SLAM、SFM、MVG、MVS的范畴，这几个部分有很大的相似之处，但侧重点有所不同，所以根据目标所设计的策略有所不同。以下是本人的理解，如果有问题，欢迎在评论区指出、探讨。1.SLAM（Simultaneous Localization and Mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization）顾
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2024-01-22 13:00:44
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Spark Streaming核心概念我们所谓的Spark Streaming做数据的实时处理，并不是一个真正的实时处理，是因为并非是来一条数据就处理一条数据。本质上Spark Streaming是将进来的数据流DStreams，按照我们指定的时间间隔，拆成了小批次数据，进行处理。其中每一个批次就是一个RDD。官网：Spark Streaming - Spark 3.2.0 Documentati
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2023-07-11 17:00:56
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什么是Spark是基于内存的用于大规模数据处理(离线计算、实时计算、快速查询)的统一分析引擎。也是一个生态系统。Spark的特点速度快比MapReduce块10-100倍易用（算法多）MR只支持一种计算 算法，Spark支持多种算法。通用Spark可以支持离线计算、实时计算、快速查询（交互式）、机器学习、图计算兼容性强支持大数据中现有的Yarn. Mesos等多种调度平台，可以处理ha
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2023-10-24 06:37:11
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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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大数据实时分析
原创
2023-02-14 10:17:29
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shein面试：nacos无入侵配置，做过吗，怎么做的？说在前面本文目录目录shein面试：nacos无入侵配置，做过吗，怎么做的？本文目录无入侵配置方案一：什么是无代码侵入性的配置管理安装confd插件confd结合Nacos实现nginx配置管理示例Nacos结合confd做无入侵配置总结无入侵配置方案二：如何使用confd+ACM管理Nginx配置准备工作创建confd配置文件创建模版文件在
1.什么是SYS/BIOSSYS/BIOS是一个可拓展的实时内核。用于实时调度和同步的应用程序或实时的设备。SYS/BIOS提供了抢占式多线程，硬件抽象，实时分析和配置工具。SYS/BIOS的设计是为了最大限度地减少对内存和CPU的要求。SYS/BIOS的优点：（1）所有的SYS/BIOS对象可以配置成静态或动态。（2）为了尽量减少对内存消耗，APIs（应用程序接口）是模糊化的，只有程序用到的AP
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2023-06-15 19:42:26
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【引子】在老码农带产研团队的时候，一直想致力于打造学习型组织。通俗而言，就是希望PM成为有调性的产品经理，
原创
2024-08-24 13:45:12
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