流式数据库 storm

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【译】使用Apache Kafka构建流式数据平台（1）

前言：前段时间接触过一个流式计算的任务，使用了阿里巴巴集团的JStorm，发现这个领域值得探索，就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Dat
杜琪 8年前 3065

Druid：实时处理时序数据的OLAP数据库

大数据分析和Druid 大数据一直是近年的热点话题，随着数据量的急速增长，数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别，很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。大数据的核心目标是提升业务的竞争力，找到一些可以采取行动的洞察（Actionable I
高广超 6年前 1462

地铁译：Spark for python developers ---Spark流式数据处理

先研究一下不断改变的动态环境带来的挑战，在列出流处理应用的先决条件（如，Twitter的TCP Sockets连接）之后， 结合Spark, Kafka 和 Flume 把数据放入一个低延迟，高吞吐量，可缩放的
abel_cao 8年前 1120

流式大数据处理的三种框架：Storm,Spark和Samza

许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流。本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍，然后尝试快速、高度概述其异同。 Apache Storm 在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑(topology)。这个拓扑将会被
知与谁同 6年前 1412

探寻流式计算

一、静态数据和流数据 静态数据：为了支持决策分析而构建的数据仓库系统，其中存放的大量历史数据就是静态数据。 流数据：以大量、快速、时变的流形式持续到达的数据。（例如：实时产生的日志、用户实时交易信息） 流数据具有以下特点： (1)、数据快速持续到达，潜在大小
宜信技术学院 4年前 4954

HybridDB · 最佳实践 · 阿里云数据库PetaData

前言 随着互联网DT时代的高速发展，业界需要简单高效的数据处理方式在海量数据中挖掘价值，企业厂商和开源界目前较流行的的做法，是提供支持类SQL接口的数据库服务，或者是提供SDK接口的数据处理平台服务。 在SQL接口的数据库服务中，传统的关系数据库，如MySQL
技术小能手 6年前 2268

storm概念学习及流处理与批处理的区别

在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算
松伯 8年前 989

HybridDB · 最佳实践 · 阿里云数据库PetaData

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db匠 6年前 5343

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企业大数据平台仓库架构建设思路【精品问答集锦】

本期请来了阿里云高级技术专家李金波（介然）直播分享企业大数据平台仓库架构建设思路 直播简介 随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。作为大数据应用的基础-数
管理贝贝 7年前 54788

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