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 ...
这个Python脚本是用来对实时文件的内容监控,比如 Error 或者 time out 字段都可以进行自定义 算是我的第一个真正的Python脚本,自己感觉还是比较臃肿,不过打算放到blog上记录一下 还是初学者,大神们勿喷哈 ,真心希望博友们能够再指点一下 现在记录每次的文件大小值是输出到了一个文件中,并且里面还嵌套了有shell命令,这些我认为都是可以优化掉的吧,只是现在我还不知道怎么做 ...
2016-11-21 00:51 0 7625 推荐指数:
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 ...
1 框架一览 事件处理的架构图如下所示。 2 优化总结 当我们第一次部署整个方案时,kafka和flume组件都执行得非常好,但是spark streaming应用需要花费4-8分钟来处理单个batch。这个延迟的原因有两点,一是我们使用DataFrame来强化数据,而强化 ...
往期推荐: Flink基础:入门介绍 Flink基础:DataStream API Flink深入浅出:资源管理 Flink深入浅出:部署模式 Flink深入浅出:内存模型 F ...
使用python编写Spark Streaming实时处理Kafka数据的程序,需要熟悉Spark工作机制和Kafka原理。 1 配置Spark开发Kafka环境 首先点击下载spark-streaming-kafka,下载Spark连接Kafka的代码库。然后把下载的代码库放到目录/opt ...
实现代理回调方法(处理数据) 三. 三种消息传输方式:(看情况使用) a.至多一次 (会发生消息丢 ...
一、大数据实时处理有什么意义呢? 我们得到数据可以进行数据分析,利用数据统计方法,从错综复杂的数据关系中梳理出事物的联系,建立一些BI(Business Intelligence)报表,对一些数据的有用信息进行可视化呈现,供我们进行分析和决策。 二、数据实时处理能做什么? 1)实时 ...
为了进一步探讨这种批处理和实时处理有效整合在同一系统的架构,我们将在今天的文章中分析Lambda三层结构模型的适用场景,同时暴露出Lambda架构一个最明显的问题:它需要维护两套分别跑在批处理和实时计算系统上面的代码,而且这两套代码需要产出一致的结果。根据对此缺点的分析,我们引出当时还在 ...
Spark是一个实时处理框架 Spark提供了两套实施解决方案:Spark Streaming(SS)、Structured Streaming(SSS) 然后再结合其它框架:Kafka、HBase、Flume、Redis 项目流程:架构分析、数据产生、数据采集 ...