Python实时数据处理关键库spark-streaming-kafka-0-8-assembly_2.11-2.4.4.jar

Spark Streaming实时数据处理详解

Spark Streaming是Spark核心API之一，专注于支持高吞吐量和容错的实时流数据处理。随着数据技术的不断演进，它在实时数据处理领域展现出强大的能力和应用潜力。

spark 3 2024-07-13

Flume助力Spark Streaming实时数据处理

Flume结合Kafka和Spark Streaming，通过推拉模式高效地传输和处理实时数据。

Hadoop 3 2024-05-21

Spark Streaming 与 Kafka 集成 JAR 包

提供 Spark Streaming 与 Kafka 集成所需要的 JAR 包： spark-streaming-kafka-0-8_2.11-2.4.0.jar

spark 7 2024-05-13

基于Spark+Kafka+Flume+Echarts+Hadoop的实时数据处理与可视化

这个项目是关于利用大数据技术栈中的Spark、Kafka、Flume、Echarts和Hadoop进行实时数据处理和可视化的综合应用。Spark用于实时数据流处理和分析，Kafka作为高吞吐量的分布式消息系统负责数据收集和分发，Flume用于从多个源头聚合数据并发送到Kafka队列，Echarts则用于将处理后的数据以各种图表形式展示出来，帮助用户理解数据趋势，而Hadoop则用于数据的持久化存储和离线批处理分析。项目还包括如何配置和使用这些组件的详细教程。

spark 0 2024-08-19

实时数据处理工具——Storm高效处理实时数据流

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。

Storm 0 2024-08-21

Apache Flink实时数据处理框架详解

Apache Flink作为一款强大的实时大数据计算框架，以其批流一体、高容错性、高吞吐低延迟、多平台部署等特性，成为了流处理领域的首选。深入解析了Flink的核心特点、容错机制、高吞吐低延迟的实现、大规模复杂计算以及基本架构。

flink 0 2024-08-19

基于spark streaming+flume+kafka+hbase的实时日志处理分析系统.zip

人工智能-spark

spark 2 2024-07-13

Kafka指南_大规模实时数据流处理_2017

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。

kafka 3 2024-04-29

OpenResty与Lua集成的实时数据处理项目

项目"master.zip"提供了一个结合OpenResty、Lua、Nginx与Kafka的集成方案。核心在于使用Lua脚本处理Nginx的请求，并将数据实时写入Apache Kafka集群。OpenResty结合Nginx的静态处理能力与Lua的动态脚本功能，支持复杂的业务逻辑处理。Nginx接收HTTP请求，通过Lua脚本处理请求数据，并利用"lua-resty-kafka-master"库与Kafka集群交互，实现数据高效传输和存储。

kafka 0 2024-08-21