前言:作為一個程序猿,總是能不時地聽到各種新技術名詞,大數據、雲計算、實時處理、流式處理、內存計算… 但當我們聽到這些時髦的名詞時他們究竟是在說什么?偶然搜到一個不錯的帖子,就總結一下實時處理和流式處理的差別吧。 正文:要說實時處理就得先提一下實時系統(Real-timeSystem ...
這個Python腳本是用來對實時文件的內容監控,比如 Error 或者 time out 字段都可以進行自定義 算是我的第一個真正的Python腳本,自己感覺還是比較臃腫,不過打算放到blog上記錄一下 還是初學者,大神們勿噴哈 ,真心希望博友們能夠再指點一下 現在記錄每次的文件大小值是輸出到了一個文件中,並且里面還嵌套了有shell命令,這些我認為都是可以優化掉的吧,只是現在我還不知道怎么做 ...
2016-11-21 00:51 0 7625 推薦指數:
前言:作為一個程序猿,總是能不時地聽到各種新技術名詞,大數據、雲計算、實時處理、流式處理、內存計算… 但當我們聽到這些時髦的名詞時他們究竟是在說什么?偶然搜到一個不錯的帖子,就總結一下實時處理和流式處理的差別吧。 正文:要說實時處理就得先提一下實時系統(Real-timeSystem ...
1 框架一覽 事件處理的架構圖如下所示。 2 優化總結 當我們第一次部署整個方案時,kafka和flume組件都執行得非常好,但是spark streaming應用需要花費4-8分鍾來處理單個batch。這個延遲的原因有兩點,一是我們使用DataFrame來強化數據,而強化 ...
往期推薦: Flink基礎:入門介紹 Flink基礎:DataStream API Flink深入淺出:資源管理 Flink深入淺出:部署模式 Flink深入淺出:內存模型 F ...
使用python編寫Spark Streaming實時處理Kafka數據的程序,需要熟悉Spark工作機制和Kafka原理。 1 配置Spark開發Kafka環境 首先點擊下載spark-streaming-kafka,下載Spark連接Kafka的代碼庫。然后把下載的代碼庫放到目錄/opt ...
實現代理回調方法(處理數據) 三. 三種消息傳輸方式:(看情況使用) a.至多一次 (會發生消息丟 ...
一、大數據實時處理有什么意義呢? 我們得到數據可以進行數據分析,利用數據統計方法,從錯綜復雜的數據關系中梳理出事物的聯系,建立一些BI(Business Intelligence)報表,對一些數據的有用信息進行可視化呈現,供我們進行分析和決策。 二、數據實時處理能做什么? 1)實時 ...
為了進一步探討這種批處理和實時處理有效整合在同一系統的架構,我們將在今天的文章中分析Lambda三層結構模型的適用場景,同時暴露出Lambda架構一個最明顯的問題:它需要維護兩套分別跑在批處理和實時計算系統上面的代碼,而且這兩套代碼需要產出一致的結果。根據對此缺點的分析,我們引出當時還在 ...
Spark是一個實時處理框架 Spark提供了兩套實施解決方案:Spark Streaming(SS)、Structured Streaming(SSS) 然后再結合其它框架:Kafka、HBase、Flume、Redis 項目流程:架構分析、數據產生、數據采集 ...