流式表处理

根据flink1.8官网文档实现了自定义StreamTableSource，并且输入流使用了kafkaStream，更贴近实际应用。官网文档内容简单且有漏洞，直接按照官网文档编写会导致运行失败。附件文档中的代码经过验证可以正常运行，同时实现了RetractStreamSink，供大家参考。

利用 Hopsworks，可将结构化的 Spark 流式处理作为服务进行使用。

Storm 是一种分布式、高容错的实时计算系统，适用于处理快速生成的海量数据流。其核心优势在于低延迟、高吞吐量以及易于扩展，广泛应用于实时数据分析、机器学习、风险控制等领域。

介绍了在Pandora大数据产品中应用基于Spark的流式处理引擎。该引擎能够实时处理大量数据流，为分析和决策提供支持。

百度数据工厂运用Spark引擎构建统一的计算平台，满足用户复杂分析、实时处理和数据挖掘的需求。平台整合多种解决方案，提供一站式数据处理服务。

流式开发实例：map 脚本内容 #!/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

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。

Premessa是一个专为流式细胞和大规模细胞计数数据设计的R软件包，支持FCS文件的面板编辑和重新命名，以及基于微珠的归一化和去条形码。该工具由Parker癌症免疫疗法研究所开发并版权所有（2016年）。在使用此软件前，请务必备份数据。安装要求包括CRAN提供的devtools软件包和Bioconductor的flowCore软件包。安装过程简单，只需打开R会话，依次执行所需的命令即可。

每当遇到Oracle死锁表时，连接报错，无法成功提交数据。这里整理了一些处理方法，分享给大家。

在Oracle E-Business Suite（EBS）中，有多个关键表需要进行并发处理优化，如FND_CPA、FND_CRA、FND_RRL、FND_CR等。这些表涉及到并发请求、参数、运行语言、并发程序等重要数据。优化这些表的并行处理可以显著提升系统性能和效率。