流服务

构建事件驱动架构：Apache Kafka 流服务设计模式

构建事件驱动架构：Apache Kafka 流服务设计模式 本书深入探讨构建事件驱动系统的核心概念和模式，重点关注 Apache Kafka 作为流服务的应用。您将学习如何： 设计和实现高性能、可扩展的事件驱动架构。 利用 Apache Kafka 的强大功能来构建可靠的流处理管道。 掌握事件驱动模式，例如事件溯源、CQRS 和 Saga，以解决分布式系统中的常见挑战。 探索实际案例研究，了解事件驱动架构如何在不同领域中应用。 通过本书，您将获得构建现代、响应式应用程序所需的知识和技能，这些应用程序能够实时响应不断变化的业务需求。

kafka 3 2024-04-29

知识流环境

知识流环境：网络数据挖掘实验 PPT

数据挖掘 2 2024-05-13

spark流处理

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

spark 2 2024-07-13

光流法分割MATLAB代码的对象流项目

项目网页上提供了光流法分割MATLAB代码的详细实现，由Yi-Hsuan Tsai、Ming-Hsuan Yang和Michael J. Black在2016年IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上发表。这篇论文描述了他们的MATLAB实现，测试于Ubuntu 14.04和MATLAB 2013b环境下。如果您希望使用他们的代码和模型进行研究，请遵循其安装说明并引用相关论文。

Matlab 0 2024-09-26

Apache Flink 流处理

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

flink 5 2024-05-12

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 3 2024-05-12

Oozie 工作流引擎

Oozie 是 Cloudera 公司为 Apache 开源的工作流引擎框架，用于在 Hadoop 平台上管理和调度作业。

Hadoop 3 2024-05-13

KDDCup99 流数据

KDDCup99 竞赛的流数据，以 .arff 文件格式提供。数据包含类别标签，并经过预处理。

算法与数据结构 2 2024-05-15

数据流驱动设计

数据流驱动设计 数据流驱动设计是一种软件设计方法，它以数据在系统中的流动和转换过程为核心。这种方法强调识别和定义数据流，并根据数据流的特点来构建系统架构和模块划分。 在数据流驱动设计中，系统被分解为一系列相互连接的处理单元，每个单元负责对数据进行特定的操作或转换。数据在这些单元之间流动，最终生成系统所需的输出。 这种设计方法特别适用于处理大量数据的系统，例如数据处理流水线、实时数据分析系统等。其优势在于能够清晰地展现数据的流动过程，方便理解和维护系统逻辑，同时也易于实现并行处理和优化性能。

spark 3 2024-05-15

Matlab 雨流计数法

利用 Matlab 实施雨流计数法，轻松处理载荷数据。

Matlab 3 2024-05-26