# 实时大数据技术架构图实现教程
## 流程概述
为了实现实时大数据技术架构图，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title 教学流程
section 了解需求
section 设计架构
section 搭建环境
section 开发实现
section 部署运行
```
## 每一步操作详解
### 了
原创
2024-03-06 03:43:23
67阅读
第一章：初识Hadoop第二章：更高效的WordCount第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习先扯一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
大数据中心平台一般是三个部分：大数据、超算、云计算，三个部分进行混搭以满足不同数据处理场景。本人目前接触的为大数据，大数据正常分为三个模块： 1）大数据平台建设目前是Hadoop平台（java技能，接触最多的是HW的FI大数据业务平台）； 2）大数据计算(数字敏感性，常用计算语言HQL、CQL、Scala) 3）大数据挖掘（算法技能,常用实现语言python） 目前因为岗位需要，目前在
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2024-02-23 11:08:19
25阅读
grafanagrafana是一款采用go语言编写的开源应用，主要是用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库，如Elasticsearch, promethues, mysql和openTSDB等。基本概念：Dashboard: 仪表盘，以各种图形的方式展示从datasource拿到的数据Row: 行， Dashboard
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2024-04-05 13:57:28
59阅读
大数据分析（BDA）包括大数据的采集、存储、分析、展示。而其中分析是BDA的关键。说到分析，可以分为历史分析和实时分析。上次我们着重提过了历史分析，尤其是交互式历史分析，当然还有批处理式的历史分析。这次，我们回过头来再谈谈实时分析，包括流处理、CEP，等等。说到CEP，复杂事件处理（Complex Event Process），在2009年的时候我就有博文提及过。经过这么些年，CEP技术不断演进，
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2024-03-25 12:36:38
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前言 大家好，从今天开始，我们将进入到离线数仓项目搭建系列，一来是想对自己所学和实践做一个系统性归纳和结合，二来也是为了给大家多分享一些心得。 背景 &n
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2024-09-06 21:25:22
50阅读
## 大数据实时集群技术架构图
大数据实时集群技术架构图是指在大数据处理过程中，使用实时集群技术来实现数据处理、分析和存储的一种技术架构。这种技术架构可以帮助企业实时处理海量数据，并实现实时分析和决策。
### 技术架构图示例
以下是一个简单的大数据实时集群技术架构图示例：
```mermaid
graph TD
A[数据源] --> B(实时数据处理)
B --> C{实时存储}
C -
原创
2024-03-24 04:58:49
101阅读
RTBDA概述当被分解到其最简单的形式时，大数据分析包括两部分，以便将自身与数据仓库和商业智能进行区分：实时行动分布式，并行处理大数据分析能够解决处理大量无关且不能存放在一个单一的服务器或数据库的数据集所带来的普遍的挑战问题。而这个问题可以通过使用分布式并行处理分布在多个服务器的大型数据集得以解决，每台服务器处理并行数据的一部分。大数据分析可以与结构化和非结构化数据工作，因为它并不需要一个特定的结
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2023-12-19 09:42:05
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不知道大家有没有发现，平日里会不会发现这些“被监控”的现象？ 当自己到外地出差，就会收到附近外卖的营销短信； 在网上搜索某个商品，打开手机淘宝就会出现该商品推荐信息； 若当月的流量即将用完，运营商会及时发送一些关于购买的流量包的推荐短信。 …… 我们的生活中还有很多这种情况，不用怀疑，就是大数据在“监控”着我们的行为。然而，大数据的能力远不及此，今
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2023-10-05 11:33:47
869阅读
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
44阅读
使用Storm实现实时大数据分析！2012-12-24 16:54|
1236次阅读| 来源
Dr.Dobb's|
11| 作者
Shruthi Kumar、Siddharth Patankar 摘要：随着数据体积的越来越大，实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战。Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视
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2023-08-22 22:57:56
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Flink 入门什么是FlinkApache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架Flink 官网Flink 的发展历史d Flink 诞生于欧洲的一个大数据研究项目 StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink 是做 Batch 计算的，但是在 2014 年， StratoSphere 里面的核心成员孵化出
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2024-05-19 21:25:40
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目录零、本讲学习目标一、基本概念（一）Executor（执行器）（二）Task（任务）（三）Job（作业）（四）Stage（阶段）二、Spark集群运行架构三、Spark运行基本流程步骤1、注册并申请资源步骤2、分配资源步骤3、资源反馈步骤4、Executor发现注册步骤5、提交Task步骤6、注销零、本讲学习目标了解Spark集群运行架构了解Spark运行基本流程一、基本概念（一）E
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2024-09-17 12:20:03
31阅读
目录0-前言1-实时计算2-实时计算应用场景2.1-实时智能推荐2.2-实时欺诈检测2.3-舆情分析2.4-复杂事件处理2.5-实时机器学习3-实时计算架构4-实时数仓解决方案 0-前言本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。1-实时计算实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒
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2023-12-13 19:56:10
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在大数据时代，数据预处理是数据挖掘过程中最耗时但至关重要的环节，通常占据整个数据分析流程60%-80%的时间。特别是在
架构挑战1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。
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2024-05-21 07:24:59
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在当今大数据时代，企业和组织需要快速、准确地获取业务数据的洞察，实时报表生成成为满足这一需求的关键技术。Doris作为一款高性能的分布式分析型数据库，具有出色的实时数据处理和查询能力，非常适合用于实时报表的生成。本文旨在深入探讨如何利用Doris实现高效的实时报表生成，涵盖了从Doris的基本概念、核心算法、数学模型到实际项目应用的全流程，为技术人员提供全面的技术指导。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Doris的核心概念与联系，包括其架构和工作原理；
简介： 相对于离线批处理技术，流式实时处理技术作为一个非常重要的技术补充，在阿里巴巴集团内被广泛使用。前言：-更多关于数智化转型、数据中台内容请加入阿里云数据中台交流群—数智俱乐部 和关注官方微信公总号（文末扫描二维码或点此加入）-阿里云数据中台官网 https://dp.alibaba.com/index来源：数智化转型俱乐部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
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2020-08-20 11:58:04
395阅读
阿里数据人都在用的内部技术经验关注数智化转型俱乐部，数智化不迷路摘要相对于离线批处理技术，流式实时处理技术作
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2022-07-04 09:54:12
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本篇主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。整套PDF共9章，通过8个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。 这8个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度 学习算法等内容。在案例编写过程中，涉及 Pandas、NumPy、 Matplotlib 等 Python 中常用的依赖库，最大限度地帮助读者掌握相关知识内容！通过学习本篇内容你将会精通以
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2024-08-26 00:05:11
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