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參考原博客:https: blog.csdn.net weixin article details 需求分析 使用Flink對實時數據流進行實時處理,並將處理后的結果保存到Elasticsearch中,在Elasticsearch中使用IK Analyzer中文分詞器對指定字段進行分詞。 為了模擬獲取流式數據,自定義一個流式並行數據源,每隔 ms生成一個Customer類型的數據對象並返回給Fli ...
2019-09-26 16:20 0 1897 推薦指數:
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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 ...
摘要:Apache Flink是為分布式、高性能的流處理應用程序打造的開源流處理框架。 本文分享自華為雲社區《【雲駐共創】手把手教你玩轉Flink流批一體分布式實時處理引擎》,作者: 萌兔之約。 Apache Flink是為分布式、高性能的流處理應用程序打造的開源流處理框架。Flink ...
Flink 實時寫入數據到 ElasticSearch 性能調優 原創: 張劉毅 zhisheng zhisheng 微信號zhisheng_blog 功能介紹Flink 實時計算框架基礎&進階&實戰&源碼解析,死磕 ...
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 ...
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 ...
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 ...