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基于Knox登录Yarn UI查看SparkStreaming作业兼容性问题说明

问题背景 1.登录EMR集群节点,运行SparkStreaming示例,如下所示(不同版本EMR集群spark-examples_xxx.jar的路径略有差异): [root@emr-header-1 ~]# spark-submit --class org.

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Apache Carbondata接入Kafka实时流数据

1.导入carbondata依赖的jar包 将apache-carbondata-1.5.3-bin-spark2.3.2-hadoop2.7.2.jar导入$SPARKHOME/jars;或将apache-carbondata-1.

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Apache NiFi之Kafka流数据到HBase

一.说明 在大数据平台的业务场景中,处理实时kafka数据流数据,以成为必要的能力;此篇将尝试通过Apache NiFi来接入Kafka数据然后处理后存储之HBase 二.开拔 Ⅰ).配置ConsumeKafka_0_10 测试使用了kafka0.

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Apache Doris接入Kafka实时流数据

一.简述 Apache Doris是由百度的Palo项目开源而来,整体架构分为两层:多个 FE 组成第一层,提供 FE 的横向扩展和高可用;多个 BE 组成第二层,负责数据存储于管理。 FE 节点分为 follower 和 observer 两类。

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Apache Druid接入Kafka实时流数据

一.任务配置文件 使用类型为kafka { "type": "kafka", "dataSchema": { "dimensionsSpec": {... ...}, "transformSpec":{.

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【译】Spark Streaming 框架在 5G 中的应用

原文链接: Applying the Spark Streaming framework to 5G 我们已经很长时间没有更新流处理框架的相关博客(apache-storm-vs-spark-streaming 和 apache-storm-performance-tuners),这次想分享一下我们关于当前流处理引擎及其在 5G 和 IoT 场景适用性的一些观点。

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Spark Streaming 框架在 5G 中的应用

在发展 5G 和 IoT 场景的准备阶段,爱立信研究了各种可扩展和灵活的流处理框架,以解决数据流水线问题以及提升整体性能。我们通过机器学习流数据进行自适应学习和智能决策从而实现各个领域的自动化。其中使用机器学习算法从流数据中逐步学习模型和获取信息是一个巨大的挑战。

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阿里巴巴编程之夏项目——Apache Flink

项目介绍: Apache Flink 是由 Apache 软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用 Java 和 Scala 编写的分布式流数据流引擎。Flink 以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序,Flink 的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。

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广告点击数实时统计:Spark StructuredStreaming + Redis Streams

实时统计广告点击数:Spark StructuredStreaming + Redis Stream 业务场景介绍 某广告公司在网页上投递动态图片广告,广告的展现形式是根据热点图片动态生成的。为了收入的最大化,需要统计每个广告的点击数来决定哪些广告可以投放的更长时间,哪些需要及时更换。

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Spark + AI 2019北美技术峰会华丽落幕

除了Spark + AI主题外,本次峰会,为开发者,数据科学家以及探寻最佳数据与人工智能工具来构架创新型产品的技术实践者们,提供了一站式交流的独特体验,超过了5000名来自世界各地的工程师,数据科学家,人工智能专家,研究学者以及商务人士,加入到了这3天的深度交流与学习中。

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Spark + AI summit 2019北美技术峰会华丽落幕

本次SAIC含盖了数据工程与数据科学的内容,包括AI产品化的最佳实践案例分享:超大数据规模下,利用流数据处理确保训练数据更新的时效性,完成数据质量监控,测试以及数据模型服务。也有对流行的软件框架如TensorFlow,SciKit-Learn,Keras,PyTorch,DeepLearning4J,BigDL以及Deep Learning Pipelines等,分别进行深入的主题分享探讨。

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Flink状态管理和容错机制介绍

本文来自2018年8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发

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流数据同步DataConnector测试整理

DataHub DataConnector是把DataHub服务中的流式数据同步到其他云产品中的功能,目前支持将Topic中的数据实时/准实时同步到MaxCompute(ODPS)、OSS、ElasticSearch、RDS Mysql、ADS、TableStore中。

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Azure Data Explorer(Kusto)学习笔记

Azure在2018年推出了Data Explorer产品,提供实时海量流数据的分析服务(非流计算),面向应用、网站、移动端等设备。以下是对于该产品的解读和学习笔记。

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kafka的使用与负载均衡(Windows环境)

kafka的介绍 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计。它可以像消息系统一样读写数据流,并且可以在实时业务的场景中写可靠的流处理应用,并且能安全地存储数据流到分布式、多副本、容错的集群中。

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Kafka

kafka是什么 kafka是采用scala语言开发的一个 多分区 、 多副本 且 基于zookeeper协调的 分布式 消息系统。 kafka是 高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据等多种特性的分布式流式处理平台 kafka扮演的三大角色:消息系统、存储系统、流式处理平台.

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