、具有容错机制的流式应用。 对接很多的外部数据源 Kafka、Flume、Tw ...
KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming. Seconds, StreamingContext import org.apache.spark.streaming.kafka. Kaf ...
2018-03-01 17:16 0 2756 推荐指数:
、具有容错机制的流式应用。 对接很多的外部数据源 Kafka、Flume、Tw ...
流式数据处理与Spark 技术产生背景 随着信息时代的到来,数据开始急剧膨胀,业务也变得很复杂,我们每个人都是个数据源,每时每刻都在产生着数据与个性化、实时化的需求,原本的人力以及服务器已经不足以支撑数据处理平台的业务。由此,流式数据处理便应运而生。 在我们的普遍认知中,数据的价值会随着时间 ...
SparkStreaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据源有很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单 ...
1.Neo4j Spatial 简介 1.1Neo4j Spatial概念 Neo4j Spatial项目是图数据库Neo4j的一个插件,它通过将空间数据映射到图模型(graph model),它将对象和关系当作顶点和边存储在图模型中。因而使得Neo4j具有空间数据 ...
1. 简介 本文主要介绍neo4j是如何将图数据保存在磁盘上的,采用的是什么存储方式。分析这种存储方式对进行图查询/遍历的影响。 2. 图数据库简介 生产环境中使用的图数据库主要有2种,分别是带标签的属性图(Labeled Property Graph)和资源描述框架RDF(Resource ...
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 ...
neo4j作为图数据库,非常适合于保存各种关系。我们可以自定义各种关系,链接各个node 在mysql里非常非常难以实现的,朋友的朋友,朋友的朋友的朋友。。。这种,在neo4j里只需要把几种关系拼接既得 适用场景:基于关系的推荐系统 ...
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低 ...