Kettle数据流处理工具入门指南

使用Spark Streaming处理Kafka数据流时，需要将 spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar 添加到PySpark环境的 jars 目录中。该jar包提供了Spark Streaming与Kafka集成所需的类和方法，例如创建Kafka DStream、配置消费者参数等。

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。

大数据领域中，Flume作为一种重要的数据流处理工具，具有广泛的企业应用和学术研究价值。

Storm是一个高容错性的实时计算系统，采用分布式架构处理持续的数据流，同时支持低延迟处理和结果持久化存储。除了作为实时计算系统，Storm还可以作为通用的分布式RPC框架使用。随着大数据技术的发展，Storm在处理数据流中发挥着越来越重要的作用。

当前已经探讨了机器学习和批处理模式下的数据挖掘。现在转向处理流数据，实时探测其中的事实和模式，如河流般快速变化的动态环境带来挑战。首先列出了流处理的先决条件，例如与Twitter的TCPSockets集成，然后结合Spark、Kafka和Flume构建低延迟、高吞吐量、可扩展的处理流水线。重点介绍了初始的数据密集型应用架构，并指出了Spark Streaming在整体架构中的关键位置，包括Spark SQL和Spark MLlib模块。数据流可以包括股票市场的时序分析、企业交易等。

本书全面系统地讲解了Apache Kafka的原理、架构、使用、实践和优化，适合初学者和专家阅读。内容涵盖了Kafka在消息总线、流处理和数据管道中的应用。

ETL设计规范中，DI开发流程的首要任务是确定执行顺序和条件；其次是定义具体表的映射关系。在数据库性能允许的情况下，应尽量采用SQL语句处理映射和流程。命名映射和流程时应便于维护，表名应反映目标，功能名应准确描述流程目的。禁止使用临时SQL操作数据库，必须使用预定义的SQL脚本或存储过程。手动干预限制于整个流程运行，不允许单独运行过程，并需记录每次手动操作。

随着大数据计算平台的发展，利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析，助推了大数据和人工智能应用的落地。面对互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据处理需求，数据流计算逐步引入了当前一些大数据处理平台。比较了传统软件工程的面向数据流的分析与设计方法，以及当前针对大数据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考，分析了它们的差异和不足，总结了数据流编程模型的主要特征和关键要素。此外，还分析了当前数据流编程的主要方式，并探讨了它们与主流编程工具的结合。针对大数据处理的数据流计算业务需求，提出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。

Matlab图像批处理的数据流框架BASIS用于自动化、存档和运行图像分析、处理及机器视觉任务。BASIS是一个完全面向对象的功能齐全框架，允许用户利用.gml文件来管理和运行DAG图。结合.gml编辑器，用户可以轻松设计和注释工作流程，使实验室工作更易于维护。