Spark Streaming流式處理
、具有容錯機制的流式應用。 對接很多的外部數據源 Kafka、Flume、Tw ...
原文：Spark streaming + Kafka 流式數據處理，結果存儲至MongoDB、Solr、Neo4j（自用）
KafkaStreaming.scala文件 import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streaming. Seconds, StreamingContext import org.apache.spark.streaming.kafka. Kaf ...
2018-03-01 17:16 0 2756 推薦指數：
相關推薦
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 ...
Spark之 Spark Streaming流式處理
SparkStreaming Spark Streaming類似於Apache Storm，用於流式數據的處理。Spark Streaming有高吞吐量和容錯能力強等特點。Spark Streaming支持的數據源有很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和簡單 ...
Neo4J空間數據存儲
1.Neo4j Spatial 簡介 1.1Neo4j Spatial概念 Neo4j Spatial項目是圖數據庫Neo4j的一個插件，它通過將空間數據映射到圖模型(graph model)，它將對象和關系當作頂點和邊存儲在圖模型中。因而使得Neo4j具有空間數據 ...
neo4j存儲數據-圖數據庫
1. 簡介 本文主要介紹neo4j是如何將圖數據保存在磁盤上的，采用的是什么存儲方式。分析這種存儲方式對進行圖查詢/遍歷的影響。 2. 圖數據庫簡介 生產環境中使用的圖數據庫主要有2種，分別是帶標簽的屬性圖（Labeled Property Graph）和資源描述框架RDF（Resource ...
Spark Streaming實時處理Kafka數據
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 ...
利用neo4j處理復雜的關系數據
neo4j作為圖數據庫，非常適合於保存各種關系。我們可以自定義各種關系，鏈接各個node 在mysql里非常非常難以實現的，朋友的朋友，朋友的朋友的朋友。。。這種，在neo4j里只需要把幾種關系拼接既得 適用場景：基於關系的推薦系統 ...
Flume+Kafka+Spark Streaming實現大數據實時流式數據采集
大數據實時流式數據處理是大數據應用中最為常見的場景，與我們的生活也息息相關，以手機流量實時統計來說，它總是能夠實時的統計出用戶的使用的流量，在第一時間通知用戶流量的使用情況，並且最為人性化的為用戶提供各種優惠的方案，如果采用離線處理，那么等到用戶流量超標了才通知用戶，這樣會使得用戶體驗滿意度降低 ...