Flink 实时统计 pv、uv 的博客,我已经写了三篇,最近这段时间又做了个尝试,用 sql 来计算全量数据的 pv、uv。 Stream Api 写实时、离线的 pv、uv ,除了要写代码没什么其他的障碍 SQL api 来写就有很多障碍,比如窗口没有 trigger,不能操作 状态 ...
.大数据处理的常用方法 大数据处理目前比较流行的是两种方法,一种是离线处理,一种是在线处理,基本处理架构如下: 在互联网应用中,不管是哪一种处理方式,其基本的数据来源都是日志数据,例如对于web应用来说,则可能是用户的访问日志 用户的点击日志等。 如果对于数据的分析结果在时间上有比较严格的要求,则可以采用在线处理的方式来对数据进行分析,如使用Flink进行处理。比较贴切的一个例子是天猫双十一的成 ...
2020-04-03 08:30 0 2771 推荐指数:
Flink 实时统计 pv、uv 的博客,我已经写了三篇,最近这段时间又做了个尝试,用 sql 来计算全量数据的 pv、uv。 Stream Api 写实时、离线的 pv、uv ,除了要写代码没什么其他的障碍 SQL api 来写就有很多障碍,比如窗口没有 trigger,不能操作 状态 ...
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 ...
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 ...
Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析。尤其是当发生代码部署、机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行。创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用 ...
正式开始:基于spark流处理框架的学习 使用Flume+Kafka+SparkStreaming进行实时日志分析:如何实时地(准实时,每分钟分析一次)收集日志,处理日志,把处理后的记录存入Hive中。 Flume会实时监控写入日志的磁盘,只要有新的日志写入,Flume就会将日志 ...
1、实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合 ...
最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示。这里介绍最基本的pv,uv的展示。 id uv ...
个人观点:大数据我们都知道hadoop,但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目。对于离线处理,hadoop还是比较适合的,但是对于实时性比较强的,数据量比较大的,我们可以采用Storm,那么Storm和什么技术搭配,才能够做一个适合自己的项目。下面给大家可以参考。可以带着下面问题来阅读 ...