实时分析技术

Apache Spark 实时分析之道

Spark Streaming: 实时分析的真谛

spark 4 2024-04-30

社交网络购买行为实时分析平台挑战

构建实时分析平台，识别异常购买行为 你需要应对的挑战是构建一个实时分析平台，用于： 分析用户社交网络中的购买行为。 检测与社交网络平均水平差异显著的异常行为。 应对动态社交网络和量化影响的挑战 产品经理的建议虽然有一定道理，但也存在两点问题需要解决： 社交网络的购买行为是动态变化的。 用户的购买习惯和偏好会随着时间推移而改变，因此需要一个能够适应这种动态变化的系统。 难以量化社交网络的影响。 仅仅因为用户与其朋友的购买行为相似，并不能断定是受到了朋友的影响。用户的购买行为可能受到多种因素的影响，例如个人偏好、季节性需求等。

Matlab 1 2024-05-28

构建大数据Druid集群的实时分析平台

Druid是一款用于大数据实时分析的平台，能够处理大规模数据的实时查询和分析需求。详细的搭建步骤包括准备环境，安装依赖项如最新版imply-2.4.8、JDK 1.8和Node.js，配置Druid扩展和Deep Storage，以及设置数据查询Web界面和Zookeeper、Kafka集群连接信息。Druid支持多种数据源，包括mysql、kafka等，具备强大的实时查询和分析能力。

Storm 0 2024-09-13

使用Flink SQL实现电商用户行为实时分析

将利用Kafka、MySQL、Elasticsearch和Kibana，使用Flink SQL构建一个实时分析电商用户行为的应用。所有的实战演练将在Flink SQL CLI中进行，完全基于SQL文本，无需编写Java或Scala代码，也无需安装IDE。实验的最终成果将展示在中。

flink 0 2024-08-30

Druid大数据实时分析存储框架的详尽解读

Druid大数据实时分析存储框架，涵盖了精彩的PPT分享内容，支持交互式查询。可以执行即席查询以毫秒为单位，用于分组、筛选和数据聚合。Druid非常适合驱动多租户用户界面应用程序。

算法与数据结构 3 2024-07-20

基于Kettle+Clickhouse+Superset打造大数据实时分析平台

本课程结合Kettle、Clickhouse和Superset三大开源工具，构建一个高效的实时数据分析平台。课程以互联网电商实际业务为案例，详细介绍了数据处理的各个环节，包括流量分析、新增用户分析、活跃用户分析、订单分析和团购分析。这个平台不仅能够处理海量数据，还支持PC、移动和小程序端的数据分析需求。

flink 0 2024-08-09

使用Matlab进行语音处理的短时分析技术

利用Matlab进行语音信号的短时能量、短时幅度和过零率分析。这些技术能够帮助分析语音信号的特定特征，为声音处理和识别提供重要依据。

Matlab 2 2024-07-23

Matlab软件中的疲劳监测系统眼部、口部和点头率的实时分析

Matlab软件提供了一种先进的疲劳检测系统，能够实时分析用户的眼部活动、口部动作和点头率。系统设计了直观的GUI界面，方便用户操作，并提供答疑辅导服务。同时，系统还能进行疲劳预警，有效帮助用户提升工作效率和注意力。

Matlab 1 2024-07-29

基于 Flink 的亿级用户数据实时分析系统设计与实现

介绍了一个基于 Flink 流处理框架构建的亿级用户数据实时分析系统。该系统采用 Flink + Node.js + Vue.js 的架构，实现了全端用户数据的动态实时统计分析，并符合企业级应用标准。

flink 3 2024-06-21

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 0 2024-09-13