基于数据形式，大数据处理系统分为批处理、流处理和实时处理，各有其特点和应用。同时，深度学习、知识计算、社会计算和可视化等技术在大数据分析中发挥关键作用。面临数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战，应对之策分别为数据抽象、分布式计算和弹性容错。
大数据流式计算:技术与实例
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#!/usr/bin/python
import sys
for eachLine in sys.stdin:
t- 从标准输入获取数据
eachLine = eachLine.strip()
Seg = eachLine.split('|)t- 使用|` 分隔各个字段
if len(Seg) == 19 and Seg[1] == 'rpt_cad' and Seg[6] != '':
t- 判断字段数量和值，符合条件则继续
ad_id = Seg[6]
print '%st%d' % (ad_id, 1)
t- 将结果打印到标准输出
else:
t- 不符合条件则忽略
文件名：ad_day_pv_map.py
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