流计算和实时计算是以不同的维度对计算任务做出的分类。按数据处理的延迟分类分为实时计算和离线计算。实时计算强调尽快响应每个到达的数据记录，比如毫秒级甚至微秒级的响应延迟。以统计股市或者电商平台的日总成交金额为例，实时计算指每当市场上发生交易时，系统立刻对最新的成交记录做出响应，更新当日的总成交金额。与之相对的，在交易发生时不做及时响应，而是等到第二日再统计前一日的总成交金额，则称为离线计算。按数据处
随着数据时代的到来，数据的实时计算也越来越被大家重视。实时计算的一个重要方向就是实时流计算，目前关于流计算的有很多成熟的技术实现方案，比如Storm、Spark Streaming、flink等。我今天要讲的kafka streams体量上来说没有那么大，都算不上一个框架，只是kafka的一个类库。麻雀虽小，五脏俱全。kafka streams能提供强大的流处理的功能，并且具备一些大框架不具备
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2024-02-20 13:24:45
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文章目录canal简介安装canal写入kafka单条写入限制连接需要sasl鉴权的kafka canal简介canal官网简介canal，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。这句介绍有几个关键字：增量日志，增量数据订阅和消费。这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。接下来我们看一张官网提供的示意图： can
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2023-12-19 22:47:00
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我们做数据分析的时候常常会遇到这样两个场景，一个是统计历史数据，这个就是要分析历史保存的日志。我们会使用hadoop，具体框架可以设计为：
1.flume收集日志；
2.HDFS输入路径存储日志；
3.MapReduce计算，将结果输出到HDFS输出路径；
4.hive+sqoop实现将结果转储到my
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2024-06-05 00:39:41
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1.前言目前实时计算的业务场景越来越多，实时计算引擎技术及生态也越来越成熟。以Flink和Spark为首的实时计算引擎，成为实时计算场景的重点考虑对象。那么，今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择？Flink or Spark？2.为何需要实时计算？根据IBM的统计报告显示，过去两年内，当今世界上90%的数据产生源于新设备、传感器以及技术的出现，数据增长率也会为此加速。而从技术上将，这
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2024-04-24 23:15:01
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# 使用Java实现Flink实时计算Kafka数据
对于许多开发者而言，实时数据处理是一个非常重要的主题。Apache Flink是一个强大的流处理框架，与Kafka结合使用能够处理实时数据流。本文将指导你如何使用Java来实现Flink实时计算Kafka数据。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解实现的整体流程。下面是实现步骤的一个表格：
```markdown
| 步骤编号 | 步
Flink 的基本架构图 从整体的架构图中可以看到，对于完整的Flink来说，可以分为Flink Client客户端，JobManager 和 TaskManager三个部分。而个组件之间的通信时通过Akka Framework来完成的。Flink Client 客户端Flink客户端负责体提交 / 取消 / 更新任务到JobManager，而JobManager会对状态以及统计数据进行反馈。//
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2023-06-15 18:36:28
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Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息中间件，可用于海量消息的发布和订阅。当面对大量的数据写入时，以消息中间件接收数据，然后再批量写入到时序数据库中，这样可以将消息中间件的高并发能力和时序数据库的高吞吐量联合起来，更好地解决海量数据的实时处理和存储问题。本篇教程，我们会向大家详细介绍 DolphinDB Kafka 插件的使用方式，并以一个“DolphinDB + Kafka 实时计算k线”的案例，向大家展示 DolphinDB Kafka 插件的最佳实践指南。
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2022-11-17 14:47:41
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目录前言实验要求：编辑 界面效果： 实现计算器类与方法：前言为完成数据结构实训课作业，而写的计算器。实验要求： 界面效果： 实现计算器类与方法：该计算器主要由三大类实现：Calculator,Calculate,以及Stack(老师要求自己写一个数据结构类型（我使用是链式存储）);Calculator类：我主要实现了界面的组件的定义，组合，以及添加事件监听器
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2023-09-25 12:45:20
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# 使用Python实现实时计算的全面指南
在编程世界中，实时计算是一个非常重要的概念。无论是实时数据处理、动态分析，还是反馈循环，Python都是一个非常适合我们实现这些功能的语言。对于刚入行的小白来说，理解如何实现实时计算可能会感到困惑。本文将逐步引导你完成使用Python进行实时计算的流程，并附上所需的代码示例与解释。
## 实现流程概述
以下是实现实时计算的基本步骤。你可以参考下面的
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2024-07-31 08:41:22
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# 实时计算hbase 数据
## 流程
以下是实现“hbase实时计算”的流程：
```mermaid
erDiagram
Table1 {
int id
string name
}
```
## 步骤
1. 安装 HBase 和相关依赖
2. 创建 HBase 表
3. 编写 Java 代码实现实时计算
4. 部署代码到集群
5. 运行
原创
2024-07-04 06:18:12
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SparkSQL的实时计算功能已经在大数据处理领域引起了广泛关注。SparkSQL能够高效处理大规模数据，结合流处理和批处理能力，提升数据处理的实时性。然而，在实际应用中，仍面临着许多挑战，如版本间的特性差异、迁移指南、兼容性处理等。本文将为你深入解析这些问题，并分享实战经验和优化技巧。
### 版本对比
不同的Spark版本在实时计算方面有着不同的特性，下面的表格展示了不同版本之间的主要特性
# Storm 实时计算：高效处理实时数据流
在如今的数据驱动时代，实时计算已成为处理和分析数据的重要手段。Apache Storm 是一个开源的、分布式的实时计算框架，提供了低延迟、可扩展并容错处理数据流的能力。本文将深入探讨 Storm 的工作原理，并通过代码示例帮助您理解如何使用 Storm 进行实时计算。
## 什么是 Apache Storm？
Apache Storm 是一个分布
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2024-09-23 07:04:39
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实时计算 Spark 是一种用于处理大规模数据的强大工具，尤其在需要快速响应的场景下表现优异。从小规模数据集的批处理转向大规模的流处理，Spark 的实时计算使得数据的处理效率大幅提升。本篇博客将探讨实时计算 Spark 在版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展六个方面的应用及实践。
### 版本对比
在进行版本对比时，我们需要关注不同版本间的兼容性分析。以下是版本对比的四
导读：随着大数据的快速发展，行业大数据服务越来越重要。同时，对大数据实时计算的要求也越来越高。今天会和大家分享下爱奇艺基于Apache Flink的实时计算平台建设实践。今天的介绍会围绕下面三点展开：Flink的现状与改进平台化的探索和实践：实时计算平台Flink业务案例01Flink的现状与改进1. Flink现状首先和大家分享下爱奇艺大数据服务的发展史。我们从2012年到2019年，
文章目录本节引导使用场景依赖第一个CEP不完整程序模式（pattern） API单个模式量词条件组合模式循环模式中的连续性模式操作 consecutive()模式组匹配后跳过策略检测模式从模式中选取处理超时的部分匹配便捷的API(旧api迁移到新api)CEP库中的时间按照事件时间处理迟到事件时间上下文可选的参数设置例子 FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限
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2023-06-26 20:33:04
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spark笔记spark简介saprk 有六个核心组件：SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、StructedStreaming、MLlib，GraphxSparkCore相当于Hadoop中的MapReduce，用于大规模离线批处理计算SparkSQL相当于Hive(稍微类似)，用于交互式计算注意：
1.交互式计算：用户界面中的查询条件进行过滤查询，然后交给Spar
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2023-07-18 13:43:53
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浅谈实时计算，概念、Flink技术以及常见的解决方案参考。
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2022-09-10 00:27:12
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# Spark 实时计算科普文章
随着大数据技术的迅猛发展，实时计算逐渐成为企业数据分析的重要组成部分。Apache Spark 作为一个强大的开源大数据处理框架，具备强大的实时计算能力。本文将介绍 Spark 的实时计算，以及如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理，并附上相应的代码示例。
## Spark Streaming 概述
Spark Streaming 是 S
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2024-08-19 03:11:43
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文章目录前言1 大数据技术体系2 大数据平台演变3 Hadoop4 Hadoop生态圈4.1 Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具4.2 HBase：一款分布式数据库4.3 Kafka：一种消息中间件4.4 ZooKeeper：一个用于分布式应用的高性能协调服务4.5 YARN，另一种资源协调者5 Spark6 Flink6 结尾 前言我们现在生活的时代是一个数据时代，近年来随着互联网的
