实时统计
当前话题为您枚举了最新的 实时统计。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
基于Storm的实时舆情统计计算服务
Java实现的舆情实时统计计算服务项目，随着技术的进步，Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core，利用MySQL存储爬虫数据，Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术，为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。
统计分析
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2024-08-08
Spark2.x企业级大数据项目实战实时统计、离线分析与实时ETL全解析
本课程源于实际生产项目，所有代码在现网大数据集群上稳定运行，拒绝使用演示数据。课程详细覆盖了离线分析和实时分析的大多数应用场景，通过三个真实生产案例，深入探讨如何优雅地整合Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Redis、MySQL等关键大数据技术，并实际应用于项目中。
spark
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2024-08-08
实时工坊资料
MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。
Matlab
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2024-04-30
Storm: 实时计算利器
Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop，确保每条消息都被处理，并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是，Storm 支持多种编程语言进行开发。
Storm
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2024-05-08
Storm实时流处理流程
Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤：
用户将Topology提交到Storm集群。
Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。
Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。
Worker进程负责执行具体的任务。
Storm
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2024-05-12
Storm组件-实时处理
Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。
Storm
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2024-07-12
实时遥测的Matlab开发
Matlab开发涉及实时遥测功能，包括获取加速度、档位、速度、温度和时间等变量。
Matlab
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2024-07-28
Storm 实时消息处理开发
知识准备：
分布式系统概念
Storm 架构和组件
代码编写：
创建 Spout 和 Bolt
定义数据流拓扑
程序发布：
本地模式和集群模式
故障处理和监控
Storm
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2024-04-29
实时处理技术综述
将分析实时处理技术在不同章节中的应用，涵盖了课程介绍、实时流处理初步认识、Flume分布式日志收集框架、Kafka分布式发布订阅消息系统等内容，同时探讨了Spark Streaming的入门、核心概念与编程、进阶与案例实战，以及其与Flume和Kafka的整合。
spark
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2024-09-13
Oracle JMS 实时数据获取与数据库间实时复制模式
随着Oracle JMS的应用，用户可以实时获取Oracle数据，并通过数据库间的实时复制模式实现数据的同步和更新。
Oracle
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2024-07-19