來自知乎： 伴隨着信息科技日新月異的發展，信息呈現出爆發式的膨脹，人們獲取信息的途徑也更加多樣、更加便捷，同時對於信息的時效性要求也越來越高。舉個搜索場景中的例子，當一個賣家發布了一條寶貝信息時，他希望的當然是這個寶貝馬上就可以被賣家搜索出來、點擊、購買啦，相反，如果這個寶貝要等到第二天或者更久 ...

： Storm：實時緩存熱點數據統計->緩存預熱->緩存熱點數據自動降級 Hive：H ...

一、Storm編程模型 Topology：Storm中運行的一個實時應用程序的名稱。（拓撲） Spout：在一個topology中獲取源數據流的組件。 　　通常情況下spout會從外部數據源中讀取數據，然后轉換為topology內部的源數據 ...

摘要: 在Hadoop生態圈中，針對大數據進行批量計算時，通常需要一個或者多個MapReduce作業來完成，但這種批量計算方式是滿足不了對實時性要求高的場景。那Storm是怎么做到的呢？ 博主福利 給大家贈送一套hadoop視頻課程 授課老師是百度 hadoop 核心架構師 ...

實時計算是什么？## 請看下面的圖： 我們以熱賣產品的統計為例，看下傳統的計算手段： 將用戶行為、log等信息清洗后保存在數據庫中. 將訂單信息保存在數據庫中. 利用觸發器或者協程等方式建立本地索引，或者遠程的獨立索引. join訂單信息、訂單明細、用戶信息、商品信息 ...

實時計算平台中的彈性集群資源管理 本文系微博運維數據平台（DIP）在實時計算平台的研發過程中集群資源管理方面的一些經驗總結和運用，主要關注以下幾個問題： 異構資源如何整合？ 實時計算應用之間的物理資源如何隔離？ 集群資源利用率如何提高 ...

flink計算過程：Source->Transform->Sink 整體設計 消費kafka數據，解析、計算后，分兩路輸出 1 歸檔（HDFS） 2 業務應用（PG） 代碼實現 消費kafka：FlinkKafkaConsumer< ...

一. 1、對比：離線計算和實時計算 離線計算：MapReduce，批量處理（Sqoop-->HDFS--> MR ---> HDFS） 實時計算：Storm和Spark Sparking，數據實時性（Flume ---> Kafka ---> 流式計算 ---> ...