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使用Spark构建实时大数据处理系统

引言 在当今的大数据时代,处理海量数据已成为许多企业和组织的重要需求。而实时大数据处理系统的出现,使得数据可以真正实时地被处理和分析,为决策提供了实时的支持。Spark作为一种强大的大数据处理框架,能够满足实时大数据处理的需求。本文将介绍如何使用Spark构建实时大数据处理系统。

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dashi95 2021-07-16T19:08:46+08:00
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大数据技术开发:实时数据处理

随着互联网的快速发展和信息技术的进步,数据的规模和速度都在不断增长。如何高效地处理这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。大数据技术的出现,为我们提供了一种解决方案,其中实时数据处理成为了其中的重要环节。 实时数据处理的概念 实时数据处理是指对数据进行快速的、即时的分析和处理的过

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dashi13 2022-08-18T19:51:57+08:00
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云原生边缘计算:实现实时、低延迟的端到端服务

在当今数字化的时代,对于实时、低延迟的数据处理需求越来越高。而边缘计算作为一种新兴的计算架构,为实现这一需求提供了一种全新的解决方案。结合云原生技术,边缘计算可以达到更高的灵活性和可扩展性。 云原生的优势 云原生是指将应用程序设计和部署到云环境中,充分利用云计算的弹性、自动化和灵

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dashen84 2022-11-30T19:55:41+08:00
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使用 Serverless 架构构建实时推荐系统

什么是 Serverless 架构 Serverless 是一种云计算架构,其核心理念是应用开发者无需直接管理服务器资源,而是将代码运行在管理完全由云服务提供商托管的容器中。开发者只需关注编写业务逻辑,无需关心服务器运维等底层细节。 实时推荐系统的概述 实时推荐系统是指根据用户的

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dashi70 2023-05-07T20:04:18+08:00
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构建实时数据分析应用的 Serverless 解决方案

Serverless 架构已经成为现代化应用开发的一种重要选择。它允许开发人员不再关注底层基础设施的细节,将重点放在业务逻辑的实现上。数据分析应用一直是极其关键和重要的,而 Serverless 架构对于构建实时数据分析应用具有独特的优势。本文将介绍如何构建实时数据分析应用的 S

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dashi83 2024-01-13T20:13:39+08:00
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