原文:[轉]Flume+Kafka+Flink+Redis構建大數據實時處理系統:實時統計網站PV、UV展示

.大數據處理的常用方法 大數據處理目前比較流行的是兩種方法,一種是離線處理,一種是在線處理,基本處理架構如下: 在互聯網應用中,不管是哪一種處理方式,其基本的數據來源都是日志數據,例如對於web應用來說,則可能是用戶的訪問日志 用戶的點擊日志等。 如果對於數據的分析結果在時間上有比較嚴格的要求,則可以采用在線處理的方式來對數據進行分析,如使用Flink進行處理。比較貼切的一個例子是天貓雙十一的成 ...

2020-04-03 08:30 0 2771 推薦指數:

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Flink 實時統計歷史 pvuv

Flink 實時統計 pvuv 的博客,我已經寫了三篇,最近這段時間又做了個嘗試,用 sql 來計算全量數據pvuv。 Stream Api 寫實時、離線的 pvuv ,除了要寫代碼沒什么其他的障礙 SQL api 來寫就有很多障礙,比如窗口沒有 trigger,不能操作 狀態 ...

Tue Apr 19 05:22:00 CST 2022 0 2457
大數據學習筆記(二)--實時處理架構

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 ...

Tue Jul 09 00:26:00 CST 2019 0 1133
大數據Spark實時處理--架構分析

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、FlumeRedis 項目流程:架構分析、數據產生、數據 ...

Thu Oct 14 18:27:00 CST 2021 0 112
Druid:一個用於大數據實時處理的開源分布式系統

Druid是一個用於大數據實時查詢和分析的高容錯、高性能開源分布式系統,旨在快速處理大規模的數據,並能夠實現快速查詢和分析。尤其是當發生代碼部署、機器故障以及其他產品系統遇到宕機等情況時,Druid仍能夠保持100%正常運行。創建Druid的最初意圖主要是為了解決查詢延遲問題,當時試圖使用 ...

Sat Feb 18 01:30:00 CST 2017 1 20809
大數據Spark實時處理--實時處理1(Spark Streaming API)

正式開始:基於spark流處理框架的學習 使用Flume+Kafka+SparkStreaming進行實時日志分析:如何實時地(准實時,每分鍾分析一次)收集日志,處理日志,把處理后的記錄存入Hive中。 Flume實時監控寫入日志的磁盤,只要有新的日志寫入,Flume就會將日志 ...

Fri Dec 17 18:25:00 CST 2021 0 96
Flume+Kafka+Storm+Redis 大數據在線實時分析

1、實時處理框架 即從上面的架構中我們可以看出,其由下面的幾部分構成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 從構建實時處理系統的角度出發,我們需要做的是,如何讓數據在各個不同的集群系統之間打通(從上面的圖示中也能很好地說明這一點),即需要做各個系統之前的整合 ...

Tue May 21 04:47:00 CST 2019 0 925
大數據架構:flume-ng+Kafka+Storm+HDFS 實時系統組合

個人觀點:大數據我們都知道hadoop,但並不都是hadoop.我們該如何構建大數據庫項目。對於離線處理,hadoop還是比較適合的,但是對於實時性比較強的,數據量比較大的,我們可以采用Storm,那么Storm和什么技術搭配,才能夠做一個適合自己的項目。下面給大家可以參考。可以帶着下面問題來閱讀 ...

Tue Oct 11 00:15:00 CST 2016 1 4669
 
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