流式计算

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Storm 流式计算框架
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。
大数据流式计算:技术与实例
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。
流式开发实例 - Hadoop 基础培训 PPT
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
flink流式表自定义StreamTableSource、RetractStreamSink
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。
kettle使用kafka cosumber控件进行流式消息消费
Kettle,即水壶,是一个ETL工具集,允许用户通过图形化界面管理来自不同数据库的数据。最新版本中加入了kafka cosumber控件,使其能够支持流式消息消费,主程序员MATT希望通过这一功能,将各种数据以指定格式高效流出。
Hopsworks 提供结构化 Spark 流式处理即服务
利用 Hopsworks,可将结构化的 Spark 流式处理作为服务进行使用。
将多个堆叠的JSON文件流式传输到SAS数据集
该代码示例展示了如何使用SAS代码将多个堆叠的JSON文件流式传输到SAS数据集中。代码中利用了SAS的 JSON 引擎和 filename 语句,通过循环读取每个JSON文件并将其内容追加到SAS数据集中。 具体操作步骤如下: 使用 filename 语句定义指向JSON文件的路径。 使用 JSON 引擎创建一个 infile 语句,并指定要读取的JSON文件。 使用 input 语句定义要从JSON文件中读取的变量和数据类型。 使用 do while 循环读取所有JSON文件,并将数据追加到SAS数据集中。 请注意,此代码示例需要根据实际情况进行修改,例如JSON文件路径、变量名和数据类型等。
Spark流式处理引擎在Pandora大数据产品中的应用
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。
基于流式大数据技术的金融业务风险实时监控
依托自主研发的“流立方”流式大数据实时处理平台,构建了金融业务风险实时监控产品体系,并提供相应的解决方案和服务。该体系已在银行、保险、证券、第三方支付、互联网金融、电商等领域得到广泛应用,并获得了传统金融机构和互联网金融行业的认可。
百度数据工厂在流式数据处理中的运用
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。