基于RabbitMQ与Apache Flink构建实时分析系统
摘要 本文将介绍如何利用RabbitMQ作为数据源，结合Apache Flink进行实时数据分析。我们将构建一个简单的实时分析系统，该系统能够接收来自不同来源的数据，对数据进行实时处理，并将结果输出到另一个队列或存储系统中。 1. 引言 实时分析系统对于许多现代应用至关重要，比如金融交易、网络安全监控以及物联网(IoT)等。这些系统需要能够快速地处理并响应数据流中的变化。RabbitMQ是...
基于 Apache Hudi 构建分析型数据湖
为了更好地发展业务，每个组织都在迅速采用分析。在分析过程的帮助下，产品团队正在接收来自用户的反馈，并能够以更快的速度交付新功能。通过分析提供的对用户的更深入了解，营销团队能够调整他们的活动以针对特定受众。只有当我们能够大规模提供分析时，这一切才有可能。 对数据湖的需求 在 NoBrokercom[1]，出于操作目的，事务数据存储在基于 SQL 的数据库中，事件数据存储在 No-S...
使用Apache Spark和Apache Hudi构建分析数据湖
1. 引入大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统（DFS），如HDFS或基于云的存储，如AWS S3构建的。遵循的基本原则之一是文件的“一次写入多次读取”访问模型。这对于处理海量数据非常有用，如数百GB到TB的数据。但是在构建分析数据湖时，更新数据并不罕见。根据不同场景，这些更新频率可能是每小时一次，甚至可能是每天或每周一次。另外可能还需要在最新视图、包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视....
关键七步，用Apache Spark构建实时分析Dashboard
本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。S.....
使用Apache Spark构建实时分析Dashboard
问题描述 电子商务门户(http://www.aaaa.com)希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍，而内存中的数据分析速度则快近100倍。 Python – Pyt....
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