前面介绍的大数据技术主要是处理、计算存储介质上的大规模数据，这类计算也叫大数据批处理计算。顾名思义，数据是以批为单位进行计算，比如一天的访问日志、历史上所有的订单数据等。这些数据通常通过 HDFS 存储在磁盘上，使用 MapReduce 或者 Spark 这样的批处理大数据计算框架进行计算，一般完成一次计算需要花费几分钟到几小时的时间。此外，还有一种大数据技术，针对实时产生的大规模数据进行即时计算
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2024-05-14 15:27:53
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目录流式数据的定义流式数据是一种新的数据类型，它是一个有序的数据序列项，具有大量、连续、快速和不可再现的性质。例如，运营商数据管理（通话记录）、金融信用数据（证券交易）、网络应用程序（浏览记录）、银行系统数据（客户交易）等。由此可以概括出流式数据的一般定义：流式数据 S 是形如 { （x0，y0）,（x1,y1）,（x2,y2）,(xt,yt)}的且随时间推移而不断地变化增长的数据序列，其中 （x
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2023-08-12 17:22:33
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一、大数据的计算模式在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后在进行分析，就可能无法满足时效性的要求。
原创
2019-09-09 19:04:59
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一、大数据技术划分 二、流式计算历史演进 目前主流的流式计算框架有Storm/Jstorm、Spark Streaming、Flink/Blink三种。 Apache Storm是一个分布式实时大数据处理系统。Storm设计用于在容错和水平可扩展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有最高的摄取率。在Storm中，需要先设计一个实时计算结构，我们称之为拓扑
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2024-07-04 09:36:30
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本文结构：1、数据的时效性2、流式计算与批量计算3、总结与相关产品(1) 流式计算流程
(2) 流式计算特点
(3) 相关产品1、数据的时效性日常工作中，我们一般会先把数据储存在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。既然数据要储存在表中，就有时效性这个概念。如果我们处理的是年级别的数据，比如人口分析、宏观经济分析，那么数据最新日期距今晚个一两周、甚至一两个月都没什么关系。如果我们处理的是
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2024-01-31 02:56:48
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实时流式计算，RealTime,Streaming,Analyse
原创
2023-08-04 17:52:01
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# 大数据流式计算架构入门指南
流式计算是数据处理的一个重要领域，尤其是面对大数据量时。本文将为刚入行的小白提供一份大数据流式计算架构的详细指南，帮助你理解及实现这一架构。
## 流程概述
在实现大数据流式计算架构时，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|--
原创
2024-10-12 05:53:01
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# 大数据流式架构计算的科普
在当今的数据驱动型时代，大数据流式架构计算逐渐成为处理实时数据的重要方法。相比于传统的批处理方法，流式计算能够以更低的延迟处理数据，适合于各种金融监测、社交媒体分析、物联网（IoT）数据处理等场景。
## 什么是流式计算？
流式计算是一种实时数据处理方法，数据以“流”的形式实时进入系统，经过实时处理后立即产生结果。这种方法能够快速响应数据变化，使得用户可以实时获
简介流式计算需要各子系统间相互依赖形成一条处理链路，子系统作如下划分数据采集 数据源一般来自于各个业务的日志服务器，这些日志被实时采集到消息间件中，被下游实时订阅数据处理 数据被采集到中间件后，下游服务订阅数据，并拉取到流式计算系统进行加工处理，通过流式计算引擎计算处理数据存储 数据被加工处理后，会以增量形式（不间断地）写到在线存储系统中，提供给下游服务数据服务 数据处理结果落地到在线存储系统 ，
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2024-01-20 22:45:23
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Milvus 作为一款开源的特征向量相似度搜索引擎，其开源半年以来，在全球已经有数百家企业或组织用户。这些用户涉及各个领域，包括金融、互联网、电商、生物制药等。在部分用户的生产场景中，其数据大多是持续地、动态地生成，且要求这些动态生成的数据入库后能很快被检索到。大数据处理可分为批式大数据（又称为“历史大数据”）处理和流式大数据（又称为“实时大数据”）处理两类。在大多数情况下，流数据在处理持续生成的
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2023-11-16 14:58:07
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导读要想彻底理解Flink，就要了解流数据的前世今生，流数据的语义、特点，以及如何处理，以下文章就能很好的解释流数据的概念和模型，对了解Flink有很大的帮助前言今天流式数据处理在大数据领域是一件大事，理由如下：1、企业渴望更加及时的数据，而且采用流式处理是降低延迟的很好的办法。2、在现代企业中大的且无界的（ unbounded）数据集变得更加普遍，且这些数据更容易被一个针对无界数据设计的系统所使
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2023-09-29 17:47:16
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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
Hadoop和大数据是这两年最火的词儿们之一，越来越多的公司对这个东西感兴趣，但是我接触到的大多数公司里的人，无论是技术人员还是老板。都不知道怎么能把这些东西用于改善自己公司的业务。在解答的过程中，提炼出几个要点，记录一下。
大数据和云是不是一回事？
这是最容易混淆的概念之一，我个人认为这是两回事，云服务，无论是云主机还是云存储还是云的其他应用，都是向用户提供一个接
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精选
2013-03-18 08:23:53
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让计算机像人脑一样实时处理数据，而不是等待所有数据发送完成才开始处理。常用在 猜你喜欢 功能开发。当一个用户点击了一个商品后台会实时计算出一个你喜欢的结果，下一次也是一样的实时计算的。
原创
2024-10-10 12:12:18
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简介Strom是一个开源的分布式流式计算系统，用来处理流式的数据，被称作为流式的hadoop，在电信行业，可以用来做大流量预警、终端营销、访问竞争对手产品从而做挽留等业务。本文将从storm在hadoop生态圈中所处位置、storm中术语、storm平台搭建、storm应用程序构建等详细介绍storm。Strom在大数据生态圈中的位置上图可以看出，Storm处于HDFS之上，但是并不是说Storm
原创
2015-10-20 10:30:24
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# 流式架构与大数据
## 引言
在当今信息技术迅速发展的时代，大数据的处理和分析成为企业决策的关键。传统批处理方式往往无法应对快速变化的数据流，这直接导致了流式架构的崛起。本文将探讨流式架构的概念、特点及其在大数据领域的应用，并结合代码示例进行详细讲解。
## 什么是流式架构？
流式架构是一种实时处理数据流的系统设计模式。与传统的批处理系统不同，流式架构能够及时处理到达的数据，以提供延迟
1.1 什么是大数据 主要解决：海量数据的存储和海量数据的分析计算问题 大数据中的存储单位：bit，byte，KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB 1byte = 8bit 1KB = 1024byte 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB ...... ...
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2021-10-13 10:08:00
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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的定义是4Vs：Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。 Volume —— 数据量大 随着技术的发展，人们收集信息...
原创
2021-07-17 15:06:47
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原文地址：http://club.alibabatech.org/article_detail.htm?articleId=8
任 何比较关注业界新闻的人，都会知道最近一两年IT行业的几个关键字：移动端、LBS、SNS和大数据。前边三个，大家应该是很熟悉的，因为身边早已充斥着 相关的应用。唯独最后一个大数据，在大部分人眼中却是非常陌生的，除了知道如数据挖掘、智能推荐等几个看似非常
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精选
2013-04-22 10:55:27
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什么是大数据? “大数据”最近两年在IT行业可是一个非常热门的词，和“互联网思维”一样，大数据已经开始在各个行业应用起来了，在我国2014年召开的两会上面，听到最多的就是利用大数据分析处理，那么究竟什么是大数据呢，怎样去理解这个概念?让我们一起来看看把。 1.大数据的定义 大数据，又被成为巨量的资料，就是指那些所包含的数据资料量非常大，规模海量到甚至无法通过人脑甚至主流软件工具，在正确合理的
原创
2014-06-19 14:01:39
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