鍵值數據庫是一類輕量級結合內存處理為主的NoSQL數據庫。 為什么說他是輕量級??? 1.他的存儲數據結構特別簡單,數據庫系統本身的規模也比較小 2.以內存為主的運行處理,目的是為了更快的實現對大數據的處理 鍵值存儲實現 ...
流式數據處理與Spark 技術產生背景 隨着信息時代的到來,數據開始急劇膨脹,業務也變得很復雜,我們每個人都是個數據源,每時每刻都在產生着數據與個性化 實時化的需求,原本的人力以及服務器已經不足以支撐數據處理平台的業務。由此,流式數據處理便應運而生。 在我們的普遍認知中,數據的價值會隨着時間的流逝而降低,所以在事件出現后必須盡快對它進行處理,最好是數據出現時便立刻對其進行處理,發生一個事件處理一次 ...
2017-10-18 09:48 0 3254 推薦指數:
鍵值數據庫是一類輕量級結合內存處理為主的NoSQL數據庫。 為什么說他是輕量級??? 1.他的存儲數據結構特別簡單,數據庫系統本身的規模也比較小 2.以內存為主的運行處理,目的是為了更快的實現對大數據的處理 鍵值存儲實現 ...
storm、spark streaming、flink都是開源的分布式系統,具有低延遲、可擴展和容錯性諸多優點,允許你在運行數據流代碼時,將任務分配到一系列具有容錯能力的計算機上並行運行,都提供了簡單的API來簡化底層實現的復雜程度。 Apache Storm 在Storm中,先要設計一個用於 ...
KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming.{Seconds ...
java8的流式處理極大了簡化我們對於集合、數組等結構的操作,讓我們可以以函數式的思想去操作,本篇文章將探討java8的流式數據處理的基本使用。 一. 流式處理簡介 在我接觸到java8流式處理的時候,我的第一感覺是流式處理讓集合操作變得簡潔了許多,通常我們需要多行代碼才能完成的操作,借助於 ...
在科技飛速發展的今天,每天都會產生大量新數據,例如銀行交易記錄,衛星飛行記錄,網頁點擊信息,用戶日志等。為了充分利用這些數據,我們需要對數據進行分析。在數據分析領域,很重要的一塊內容是流式數據分析。流式數據,也即數據是實時到達的,無法一次性獲得所有數據。通常情況下我們需要對其進行分批處理 ...
materialize 是基於pg 開發的一個可以處理流式數據的平台,同時提供了強大的數據處理能力(也出現在了最新的技術雷達中) 參考處理圖 通過下圖可以看到支持批處理以及實時數據處理,我們可以通過sql 支持強大的數據處理 說明 materialize 基於rust 開發 ...
...
總結《SparkStreaming實時流式大數據處理實戰》 一、初始spark 1. 初始sparkstreaming 1.1 大數據處理模式 1. 一種是原生流處理(Native)的方式,即所有輸入記錄會一條接一條地被處理,storm 和 flink 2. 另一種是微批處理(Batch ...