第5章 实时技术 在大数据系统中，离线批处理技术可以满足非常多的数据使用场景需求，但在 DT 时代， 每天面对的信息是瞬息万变的，越来越多的应用场景对数据的时效性提出了更高的要求。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系统中使用，就不能让数据保持最高的“新鲜度”和价值最大化。因此阿里巴巴提出了流式实时处理技术来对离线批处理技术进行补充。 流式数据处理一般具有一下特
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2023-10-17 10:12:18
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分析案例： 需求：统计主站每个(指定)课程访问的客户端、地域
原创
2022-07-14 09:49:34
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# 实时处理架构：数据流与即刻反应
在当今数据驱动的时代，实时处理架构成为了各类应用系统的重要组成部分。无论是社交网络、金融交易还是物联网，实时数据处理都极大地提高了系统的反应速度和数据的利用效率。本文将简要介绍实时处理架构的核心概念，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一领域。
## 什么是实时处理架构？
实时处理架构是一种系统架构，能够即刻处理流入的数据并实时生成输出，与传统的批处理方式相
1、简介Twitter Storm是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.5.2，基本是用Clojure写的。Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实
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2023-07-20 10:14:06
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2014-11-15 09:52:00
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前言：作为一个程序猿，总是能不时地听到各种新技术名词，大数据、云计算、实时处理、流式处理、内存计算… 但当我们听到这些时髦的名词时他们究竟是在说什么？偶然搜到一个不错的帖子，就总结一下实时处理和流式处理的差别吧。正文：要说实时处理就得先提一下实时系统(Real-timeSystem)。所谓实时系统就
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2017-05-08 09:10:00
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# Java实时处理文件
在日常的软件开发中，我们经常需要对文件进行实时处理，例如读取文件的内容并进行一些操作，或者将程序的输出结果写入文件。在Java中，我们可以使用各种类和方法来实现这些操作。本文将介绍如何使用Java实时处理文件，并提供相应的代码示例。
## 读取文件内容
要读取文件的内容，我们可以使用Java的File类和Scanner类。首先，我们需要创建一个File对象，指定要读
原创
2024-01-08 05:24:25
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作者 | Fabian Hueske and Vasiliki Kalavri目录一、必需软件二、在IDE中运行和调试Flink程序 1.在IDE中导入书中示例 2.在IDE中运行Flink程序 3.在IDE中调试Flink
一．Recorder类介绍Recorder类负责SoundRecorder的全部功能方面的实现，它包含一个MediaRecorder成员和一个MediaPlayer成员，并封装了这两个成员的相关操作。该类向SoundRecorder类提供一系列的接口来控制录音和播放录音的过程。下面介绍一下其中重要的成员和方法。成员： 五种状态： public sta
在某种程度上讲我们难以对软件应用给出一个通用的分类。随着软件复杂性的增加，其间已没有明显的差别。下面给出一些软件应用领域，它们可能是一种潜在的应用分类：系统软件：系统软件是一组为其他程序服务的程序。一些系统软件（如编译器、编辑器和文件管理程序）处理复杂的但也是确定的信息结构。其他的系统应用（如操作系统、驱动程序和通讯进程等）则处理大量的非确定的数据。不管哪种情况，系统软件均具有以下特点：与计算机硬
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2023-09-21 09:45:11
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Spark Streaming入门概述应用场景集成Spark生态系统的使用Spark Streaming发展史 词频统计使用spark-submit执行使用spark-shell执行工作原理 概述Spark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可伸缩，高吞吐量，容错流处理。数据可以从像卡夫卡，室壁运动，或TCP套接字许多来源摄入，并且可以使用与像高级别功能表达复杂
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2023-08-08 12:24:44
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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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1 文档说明 该文档描述的是以storm为主体的实时处理架构，该架构包括了数图 架构说明：整个数据处理流...
原创
2023-03-22 15:25:35
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# Android 实时处理 RTSP 流的入门指南
在当今的移动开发世界中，处理实时流媒体变得越来越普遍。如果你是一名刚入门的开发者，想要实现 Android 应用程序中的 RTSP（实时流协议）流处理，以下是一个系统性的方法，帮助你从零开始实现。
## 目标流程
首先，让我们概述一下实现过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 实时处理视频流的Python指南
## 前言
在如今的科技时代，实时视频处理具有广泛的应用，比如监控、视频通话、实时增强现实等。这篇文章将教你如何使用Python进行实时视频流的处理。我们会具体讨论操作步骤、所需代码、以及如何为这些步骤创建甘特图和状态图。
## 整体流程
实现实时视频流处理的一般步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
文章目录1.Spark Streaming 概述1.1 Spark Streaming是什么？1.2 Spark Streaming特点1.3 SparkStreaming 架构2.DStream 创建案例实操2.1 wordcount 案例2.2 RDD 队列案例2.3 自定义数据源案例2.4 Kafka 数据源案例2.4.1 Kafka 0-8 Receive模式2.4.2 Kafka 0-
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2023-11-30 14:44:37
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日志实时处理架构方案
原创
2021-04-29 10:53:46
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# 使用 Storm 实现实时处理框架的优点
在现代数据处理领域，实时数据流处理越来越受到重视。Apache Storm 是一个流处理框架，能够处理大量数据，并实时提供分析结果。对于刚入行的小白来说，了解如何实现 Storm 的优点是非常重要的。本文将为您提供一个详细的实现流程，并用示例代码帮助您理解。
## 流程概览
首先，让我们来看一看实现 Storm 实时处理框架的基本步骤：
| 步
基于Spark2.2新闻网大数据实时系统项目1. 说明项目代码是参考基于Spark2.x新闻网大数据实时分析可视化系统项目 或者大数据项目实战之新闻话题的实时统计分析，谢谢作者分享心得！2.环境配置2.1 CDH-5.14.2 (安装步骤可参考地址)，关于版本是按实际操作， CDH的版本兼容性很好。Servicehadoop01hadoop02hadoop03HDFSNameNodeDateNod
背景:数据量激增传统的时代，不同的业务场景都有大量的业务数据产生，对于这些不断产生的数据应该如何进行有效地处理，成为当下大多数公司所面临的问题。 但随着数据的不断增长，新技术的不断发展，人们逐渐意识到对实时数据处理的重要性，企业需要能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理技术来处理日益增长的数据。 相对于传统的数据处理模式，流式数据处理则有着更高的处理效率和成本控制。Apac
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2023-11-03 19:19:23
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