原文:NoSQL-流式數據處理與Spark

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:

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Storm,Spark和Flink三種流式數據處理框架對比

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 ...

Tue Jan 07 04:28:00 CST 2020 0 3455
Java8 中的流式數據處理

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 ...

Mon Jun 01 02:37:00 CST 2020 0 749
基於滑動窗口的流式數據處理示例

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materialize 基於sql 的流式數據處理

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 ...

Sun Nov 01 19:11:00 CST 2020 0 393
SparkStreaming實時流式數據處理實戰總結

總結《SparkStreaming實時流式數據處理實戰》 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 ...

Sat Jan 30 04:12:00 CST 2021 0 598
 
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