标签:流计算

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流式数据处理与流计算

流式数据处理(Stream Processing)是指对实时流式数据进行连续处理的一种方法。与传统的批处理相比,流式数据处理具有低延迟、高吞吐量、实时性强等特点,因此在众多领域中得到广泛应用,如金融交易、物联网、广告实时投放等。 流式数据处理的挑战 虽然流式数据处理带来了很多好处

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dashi5 2021-05-17T19:04:08+08:00
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使用Apache Storm进行实时数据处理

Apache Storm 是一个开源的分布式流计算系统,用于处理高速、大规模的实时数据流。它被广泛应用于各种场景,包括在线广告分析、网络日志分析、实时机器学习等。在本文中,我们将介绍 Apache Storm 的基本概念和使用方法。 什么是实时数据处理? 实时数据处理是指对数据流

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dashi85 2023-06-08T20:05:11+08:00
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使用Apache Samza进行实时流处理

在现代大数据应用中,实时流处理变得越来越重要。Apache Samza作为一个开源框架,提供了一个可扩展的、高度可靠的实时流处理解决方案。本文将介绍Apache Samza的基本概念和使用方法。 什么是实时流处理? 实时流处理是指在数据产生时立即对其进行处理和分析的过程。与批处理

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dashen7 2023-12-15T20:12:48+08:00
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数据流处理框架Flink实践指南

介绍 随着大数据领域的不断发展,实时数据处理变得越来越重要。数据流处理框架Flink是一种开源的、分布式的流处理引擎,能够处理大规模的数据流并提供低延迟、高吞吐量的实时计算能力。本篇博客将为您介绍Flink的使用和实践经验,包括流计算、状态管理和容错机制。 流计算 Flink使用

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dashen21 2024-06-13T11:03:14+08:00
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