来自知乎: 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久 ...
随着诸如Apache Flink,Apache Spark,Apache Storm之类的开源框架以及诸如Google Dataflow之类的云框架的增多,创建实时数据处理作业变得非常容易。这些API定义明确,并且诸如Map Reduce之类的标准概念在所有框架中都遵循几乎相似的语义。 但是,直到今天,实时数据处理领域的开发人员都在为该领域的某些特性而苦苦挣扎。因此,他们在不知不觉中创建了一条路 ...
2020-05-08 09:46 0 650 推荐指数:
来自知乎: 伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样、更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高。举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来、点击、购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久 ...
Survey of Inter-connects in computer system 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ https:/ ...
摘要: 在Hadoop生态圈中,针对大数据进行批量计算时,通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成,但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。那Storm是怎么做到的呢? 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 ...
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 ...
导语 | 随着业务的发展,系统日益复杂,功能愈发强大,用户数量级不断增多,设备cpu、io、带宽、成本逐渐增加,当发展到某个量级时,这些因素会导致系统变得臃肿不堪,服务质量难以保障,系统稳定性变差,耗费相当的人力成本和服务器资源。这就要求我们:要有勇气和自信重构服务,提供更先进更优秀的系统 ...
实时计算、流式处理系统简介与简单分析 一、实时计算一些基本概念 http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2011/10/28/2227195.html 二、早期产品 1. IBM的StreamBase: StreamBase是IBM开发的一款 ...
实时计算部分参考自博文: 实时用户标签生成系统设计 用户标签系统的用途 用户分类,精准营销。 标签的定义 我司常用的标签有:新用户、老用户、流失用户、活跃用户等。此外,还可以根据用户以往行为,如投诉、订单取消、查看报价等,为用户打上相应的标签。标签系统提供 ...
实时流式计算 - Kafka Stream 2.1 概述 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供 ...