实时数据捕获

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。

GoldenGate实时数据应用关键策略 确保数据完整性 降低数据延迟 提高数据可用性 简化数据管理 保护数据安全

该数据实时统计了全球及中国各省市2020年以来的疫情情况。

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。

实时数据平台技术架构的优化是当前亟需解决的重要问题。在数据处理和分析方面，宜信实时数据平台正在不断优化其技术框架，以提升数据处理效率和分析精度。

基于 Hadoop 大数据集群的实时数据分析工具 Impala 2.1 Impala 2.1 是构建于 Hadoop 生态系统之上的高性能分析数据库。它可以直接对存储在 HDFS 或 HBase 中的数据进行交互式查询，无需数据移动或转换，从而实现快速数据分析。 Impala 2.1 的优势： 低延迟查询：Impala 使用 MPP 架构和 LLVM 代码生成技术，提供闪电般的查询速度。 灵活的数据格式支持：支持多种数据格式，包括 Parquet、Avro、TEXT 和 JSON，方便用户直接查询数据。 与 Hadoop 生态系统集成：与 Hive 元数据兼容，并可与其他 Hadoop 工具（如 Spark 和 Pig）无缝协作。 标准 SQL 支持：使用标准 SQL 语法，降低学习成本并方便数据分析师使用。 部署 Impala 2.1 需要先搭建 Hadoop 大数据集群，并进行相关配置。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。

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。

一、Doris是一种MPP的OLAP系统，集成了Google Mesa的数据模型、Apache Impala的MPP查询引擎以及Apache ORCFile的存储技术。二、Doris的功能包括数据分析、统计、报表和多维分析。它是百度自主研发并贡献给Apache开源社区的ROLAP数据库。Doris在数据查询延迟方面表现突出，聚合模型用于数据汇总分析，而明细模型则用于详细数据查询。与Kylin相比，Doris支持更广泛的数据场景。

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。