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数据实时处理项目实战Spark Streaming第一天——概述
1、实时需求： 输入数据是以序列化的方式一个个输入并进行处理的，在开始时并不知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，计算量相对较小，强调计算过程的时间要短，即所查当下给出结果。 2、数据流程设计： 数据来源有两部分： 第一部分是web/App交互的业务日志数据（暂不讨论这部分大数据Spark实时处理--数据采集（构建日志服务器）
数据产生和上报流程 1）客户端定时采集----->数据加密----->数据传至日志服务器上----->数据解密----->日志落地磁盘 2）可以考虑数据压缩 基于IDEA+Maven构建多Module本地开发环境 1）多Module带来的好处：GitHub - apache/spark: Apache Spark - A unified analytics engine for l大数据实时处理--架构分析
Spark是一个实时处理框架 Spark提供了两套实施解决方案：Spark Streaming（SS）、Structured Streaming（SSS） 然后再结合其它框架：Kafka、HBase、Flume、Redis 项目流程：架构分析、数据产生、数据采集、数据收集、数据实时交换、实时流处理、结果可视化、调优 1）【项目启动】架构分析 2一文读懂数据湖及企业中的架构特点
1.数据湖诞生 数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，实时处理日均 50 亿会话，解析 Twitter Answers
去年我们发布了Answers，至今移动社区产生了惊人的使用量，让我们感到兴奋不已。现在Answers每天处理50亿次会话，并且这个数量在持续增加。上亿设备每秒向Answers端点发送数以百万计的请求。在你已经阅读到此处的这段时间里，Answers后台收到并处理了一千万次分析事件。其中的挑战是如何利SDN实战团分享（三十三）：Hurricane分布式实时处理系统架构及SDN领域的应用
在此之前，他曾在思科系统（中国）研发中心云产品研发部工作，并参与了大规模分布式系统的服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作，在分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。他主要从事C/C++开发工作，致力于高性能平台架构的研究与开发。阿里Goldeneye业务监控平台之架构演进，如何实时处理100T+/天的日志量？
本文源自2月16日『高效开发运维』微信群的在线分享《Goldeneye 智能监控》，分享者为阿里巴巴开发专家马国强和许琦先生，转载请在文章开头注明来自『高效开发运维』公众号。加群学习请关注『高效开发运维』公众号，并点击菜单中的“加群学习”或直接回复“加群”。一、黄金眼业务背景是德科技：高速数字化仪上自定义信号实时处理应用
是德科技：高速数字化仪上自定义信号实时处理应用 kenshin FPGA开发圈近日是德科技（Keysight.inc）推出U5340A FPGA开发套件，它不仅仅是一个用于信号采集的高速数字化仪，还可以让用户在上面自定义开发各种实时处理应用算法。首先作为一个数字化仪它能够满足8位到12位分辨率的ADC转换操作，一文读懂数据湖及企业中的架构特点
一文读懂数据湖及企业中的架构特点 浪尖 浪尖聊大数据 1.数据湖诞生 数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而