RTSP(Real Time Streaming Protocol)，RFC2326，实时流传输协议，是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议，由哥伦比亚大学、网景(Netscape)和Real Networks公司提交的IETF RFC标准。该协议定义了一对多应用程序如何有效地通过IP网络传送多媒体数据。RTSP在体系结构上位于RTP和RTCP之上，它使用TCP或UDP完成数据传输。HTTP与R
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2023-10-03 19:43:09
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# 实时数据流处理在Python中的实践
在当今快速发展的信息技术时代，实时数据流处理变得越来越重要。Python，作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种工具和库来帮助开发者处理实时数据流。本文将介绍如何使用Python进行实时数据流处理，并展示如何使用饼状图来可视化数据。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的库，例如`pandas`用于数据处理，`matplotlib`用于绘图，以
原创
2024-07-29 09:50:39
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这两天刚完成一个项目，我有个习惯就是完了项目做一下总结和复盘正好这两天没有事情，根据项目顺手做了一个Demo，算是对项目做一个实例化吧。一、项目流程项目核心：展现实时数据流的常规处理方式整体流程：规划项目流程后，我们便可以对其进行一一拆分实现。二、模拟数据发送到UDPUDP是参考模型中一种无连接的传输层协议，它主要用于不要求分组顺序到达的传输中，分组传输顺序的检查与排序由应用层完成，提供面向事务的
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2023-12-15 04:47:21
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对于寻找方法快速吸收数据到Hadoop数据池的企业， Kafka是一个伟大的选择。Kafka是什么? 它是一个分布式，可扩展的可靠消息系统，把采取发布-订阅模型的应用程序/数据流融为一体。 这是Hadoop的技术堆栈中的关键部分，支持实时数据分析或物联网数据货币化。本文目标读者是技术人员。 继续读，我会图解Kafka如何从关系数据库管理系统(RDBMS)里流输数据到Hive， 这可以提供一个实时分
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2023-12-06 20:29:13
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请实现如下结构： TopRecord{ public TopRecord(int K) : 构造时事先指定好K的大小，构造后就固定不变了 public void add(String str) : 向该结构中加入一个字符串，可以重复加入 public List top() : 返回之前加入的所有字符 ...
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2021-10-20 10:16:00
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# 实现 Spring Boot 和 Storm 的实时数据流
在现代应用中，实时数据流的处理成为了一项重要的需求，而 Apache Storm 和 Spring Boot 是两个优秀的工具，结合使用可以高效地处理流数据。下面将逐步讲解如何实现一个简单的 Spring Boot 和 Storm 的实时数据流处理。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下整个过程的流程图：
| 步骤
原创
2024-09-15 06:01:56
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## Java接口返回实时数据流
在Java开发中，经常需要处理实时数据流。例如，从传感器读取数据、从网络接收数据、或者从其他外部系统获取数据。为了有效地处理和传输这些实时数据流，我们可以使用Java接口来定义数据流的行为和属性。
### 什么是Java接口？
Java接口是一种抽象的数据类型，它定义了一组方法的声明，但没有实现。接口可以被其他类实现，从而定义这些类的行为。接口中的方法被称为
原创
2023-10-01 09:10:45
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这种高可拓展性，能处理高频数据和大规模数据的实时流计算解决方案将被应用于实时搜索，高频交易和社交网络上。而流计算并不是最近的热点，金融机构的交易系统正是一个典型的流计算处理系统，它对系统的实时性和一致性有很高要求。 twitter列举了storm的三大作用领域： 1） 信息流处理（Stream Processing） &nbs
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2024-04-23 16:34:15
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1 文档说明该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构，该架构包括了数据收集部分，实时处理部分，及数据落地部分。关于不同部分的技术选型与业务需求及个人对相关技术的熟悉度有关，会一一进行分析。该架构是本人所掌握的一种架构，可能会与其他架构有相似的部分，个人会一一解释对其的理解。这个文章写的很详细，相信对大家在实时处理整体理解上会有帮助的。2 实时处理架构2.1 整体
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2023-12-16 20:36:57
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一、流处理的基本概念1.stream和window1.源源不断的数据流是无法进行统计工作的，因为数据流没有边界，就无法统计到底有多少数据经过了这个流。
也无法统计数据流中的最大值，最小值，平均值，累加值等信息。
2.如果在数据流上，截取固定大小的一部分，这部分是可以进行统计的。 截取方式主要有两种，
1.根据时间进行截取(time-driven-window)，比如每1分钟统计一次或每10
一、DataSet APIDataSet API主要可以分为3块来分析：DataSource、Transformation、Sink。 DataSource是程序的数据源输入。Transformation是具体的操作，它对一个或多个输入数据源进行计算处理，例如map、flatMap、filter等操作。DataSink是程序的输出，它可以把Transformation处理之后的数据输出到指定的存储
方式一：用IDEA自带的SpringBoot工程1.用IDEA创建SpringBoot工程 创建好后的工程目录： SpringbootDemoApplication:核心入口 application.properties:SpringBoot默认配置文件2.在springboot_demo包下创建controller测试项目 切记一定要在springboot_demo包下和核心入口类在同级目录，不
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2023-10-04 20:26:06
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银行储蓄系统需求描述：为方便储户，某银行拟开发计算机储蓄系统，储户填写的存款单或取款单由业务员输入系统，如果是存款，系统记录存款人姓名、住址、存款类型、存款日期、利率等信息，并印出存款单给储户；如果是取款，系统计算利息并印出利息清单给储户。 画出数据流图数据流图分析通过需求描述可以发现储户填写存款单或者取款单作为数据输入，最终得到存款单和取款单，所以该系统数据源点和数据终点都为储户，然后经过银行储
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2024-06-14 22:26:43
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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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使用Apache Kafka Streams处理实时数据流
大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天我们来讨论如何使用Apache Kafka Streams处理实时数据流。
一、什么是Kafka Streams
Kafka Streams是Apache Kafka的一个流处理库，允许开发者以简洁和高效的方式处理和分析数据流。它是一个客户端库，与Kafka
原创
2024-07-27 15:20:47
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一、系统架构设计
现代实时处理系统需要平衡三大核心需求：低延迟、高吞吐和精确一次语义。本系统采用分层架构设计：
采集层：Apache Kafka作为消息总线
处理层：轻量级流处理引擎
存储层：Redis状态后端+ClickHouse持久化
监控层：Prometheus+Grafana可视化
二、核心处理引擎（95行）
import threading
from collections import
mantis 是netflix 开源的已经在netflix 使用了多年的实时流处理平台，目前从官方文档的介绍，在netflix使用场景很多 使用场景 上下文报警 监控netflix 的微服务 异常追踪 方便sre 分析问题 cassandra 以及elastic search 运行监控监视 日志报警
原创
2021-07-19 10:55:38
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一、系统架构设计
现代实时处理系统需要平衡三大核心需求：低延迟、高吞吐和精确一次语义。本系统采用分层架构设计：
采集层：Apache Kafka作为消息总线
处理层：轻量级流处理引擎
存储层：Redis状态后端+ClickHouse持久化
监控层：Prometheus+Grafana可视化
二、核心处理引擎（95行）
import threading
from collections import
1.背景介绍数据流处理（Data Stream Processing, DSP）是一种处理大规模实时数据的技术，它能够实时分析和处理大量数据，以便及
原创
2024-01-08 12:29:25
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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
