离线计算与实时批处理

最新推荐文章于 2024-05-09 08:45:00 发布
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1、为什么spark不适合做实时批处理？

      答：比如spark on yarn的时候，申请资源的过程非常慢，即使是数据量小、计算简单的application，其申请资源的时间远大于计算的时间，但是可以尝试通过写一个boot服务，把sc该厂一个长（常）服务，控制在10-15秒以内是非常完美的


待续。。。

【大数据】离线批处理计算MapReduce | 复习笔记
苏幕遮的碧云天黄叶地秋色连波波上寒烟翠
12-11 904
一些介绍 分布式计算模型 批处理计算：（大容量静态数据集） 有界、持久、大量 理需要访问全套记录，不适合对处理时间要求较高的场合 偷老师的图： 常见计算模式 主要点在于分开mapper和reducer，然后确定每个<key,value>键值对的意义 求和模式(Summarization Pattern) 单词统计： map阶段：输入<key,value>是<网页ID,网页内容>，输出<key,value>是<单词,出现次数> red.
离线计算/实时计算/SparkStreaming
weixin_44077750的博客
01-06 2049
离线计算/实时计算离线计算与实时计算的区别离线计算实时计算SparkStreamingSparkStreaming与flinkSparkStreaming会出现的问题编写简单的SparkStreaming代码 离线计算与实时计算的区别 离线计算 实时计算 mysql数据库是实时查询，不是实时计算 SparkStreaming SparkStreaming与flink SparkStreaming会出现的问题 编写简单的SparkStreaming代码 在虚拟机端：nc -lk 8888用于
大数据接入、离线处理、实时处理、数据分析、数据挖掘、报表展示、数据应用
03-04 4865
海量数据处理--离线批处理技术（Hadoop）
weixin_44432032的博客
12-05 3650
一、概述 大数据领域的两大难题： 1、存储 2、处理 解决方案：Hadoop解决类存储和处理的两大难题，其主要提供两大核心技术： 1、Hadoop分布式文件系统 2、MapReduce并行计算 二、Google核心云计算技术 海量数据存储的三大核心技术： MapReduce编程模型 分布式文件系统（GFS） 分布式结构化数据存储 1、MapReduce编程模型 编程思想：分而治之 以键值对的形式来进行数据的输入和输出，它将待处理的数据集分解为多个小的键值对来处理。MapReduce编程模型将复杂的并行计算过
大数据分析的两个流程（实时与离线）：
怀揣梦想 努力前行
07-01 1万+
数据分析的两个流程： 实时分析流程：业务数据、消息队列、Storm实时编程、Redis、数据展示（秒级计算） 离线分析流程：不同数据源获取数据、Hadoop集群数据、计算(Hive、Spark、MapReduce)、数据展示（T+1计算）
实时流式数据处理和大规模离线数据处理
一见
10-16 8762
海量数据处理-大数据离线批处理技术篇
weixin_44432032的博客
12-12 1581
一、Hadoop Hadoop的组成： 分布式计算框架MapReduce HDFS YARN框架 Common工具 HDFS是一个分布式文件系统，具有低成本、高可靠性、高吞吐量。 MapReduce由两个阶段组成： Map阶段 Reduce阶段 map函数以key/value对作为输入参数，产生另外一系列key/value对作为中间输出写入本地磁盘，MapReduce框架会自动将这些中间数据按照key值进行聚集，且key值相同的数据被统一交给reduce()函数处理。 reduce()函数以ke
批处理在实际生产中的应用
小郎人的博客
04-14 1880
批处理在实际中的应用        说到dao操作的话，就效率而言，我么不得不说的两个东西是:1.数据库连接池，2，批处理        在刚开始学习批处理的时候，我们大多数人都是使用自己造的假数据(for循环去new 对象)然后最后往数据库里面塞，然后比较一下不用连接池和使用连接池的速度。这些做完之后估计在后来的项目中基本上很少用到，这里我就是说一下我遇到的应用场景。        第一个是我们...
离线和实时数据处理的设计区别
最新发布
CherryXieのblog
05-09 865
离线数据处理通常关注大规模数据集的批处理，处理时间可以从几分钟到数小时甚至更长。因此，离线处理可以容忍较高的数据延迟，不需要实时或接近实时的结果。而实时数据处理要求尽可能低的延迟，通常在毫秒或秒级别内提供实时响应。
实时与离线处理的区分
pengpengsays
08-05 1835
在数据处理时，如果数据是有界的，便是离线处理；如果数据是无界的，便是实时处理。
批处理与实时数据处理：结合使用的技巧
AI天才研究院
12-31 1628
1.背景介绍 在当今的大数据时代，数据处理技术已经成为企业和组织中不可或缺的一部分。随着数据的规模和复杂性的增加，传统的批处理和实时数据处理技术已经无法满足需求。因此，本文将讨论如何将批处理和实时数据处理技术结合使用，以提高数据处理效率和质量。 批处理和实时数据处理分别适用于不同类型的数据处理任务。批处理通常用于处理大量的历史数据，而实时数据处理则用于处理实时流式数据。然而，在许多场景下，我们...
流式数据、批式数据、实时数据、历史数据的区别
beenle_m的博客
02-24 3823
1.流式数据、批式数据、实时数据、历史数据的区别： 根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。 其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。 举个例子来说：我们把数据当成水库的话，水库里面存在的水就是批式大数据，进来的水是流式大数据。 复杂的批量数据处理（batch data processing...
实时BI（三）离线数据与实时数据处理的技术实现
派可数据的博客
07-14 1805
之前的文章讲到了商业智能BI对数据的同步处理机制主要是采用T+1的方式，这部分数据我们一般把它们叫做离线数据，这些数据来自于各个业务系统。从业务系统批量抽取过来的数据要经过一系列的清洗、转换计算，才能进入商业智能BI数仓，并在最后达到分析展现，这个过程是有时间周期的，存在一个时间窗口，所以是非实时的。通常在商业智能BI项目里面，大部分的分析指标、数据是不要求做到实时的，特别是像企业的经营管理分析、财务分析等等。这些数据在商业智能BI项目中的准确性要求远远大于时效性，所以此类数据隔天看基本上是足以满足企业大部
流式计算、实时计算和离线计算
热门推荐
一个程序员的世界
07-11 1万+
流式计算和批处理计算 实时计算和离线计算 以水为例，Hadoop可以看作是纯净水，一桶桶地搬；而Storm是用水管，预先接好（Topology），然后打开水龙头，水就源源不断地流出来了。 1、流式计算 流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实时展示 代表技术：Flume实时获取数据、Kafka/metaq实时数据存储、Storm/JStorm实时数据计算、Redis实
离线计算与实时计算
小东升职记
12-17 6836
离线计算？ 离线计算：批量（batch）获取数据、批量传输数据、周期性批量计算数据、数据展示 代表技术：sqoop批量导入数据、HDFS批量存储数据、MapReduce批量计算数据、hive批量计算数据 hivesql 调度平台 hadoop集群运维 数据清洗（脚本语言） 元数据管理 数据稽查 数据仓库模型架构 流式计算？ 流式计算：数据实时产生、数据实时传输、数据实时计算、实...
离线数据处理与流数据处理的区别
weixin_40050195的博客
05-22 1584
离线数据处理——批处理 串行计算 流数据处理——流水线 并行计算 如图所示，离线数据处理采用的是串行计算，流数据处理采用的是并行计算的方式，相比之下，流数据处理的时效性更好。 更多分布式计算入门课程：阿里云大学——开发者课堂 ...
离线计算系统综合案例
woxuyaohaohaoxuexi的博客
11-17 2132
本文目标 理解网站点击流数据分析的业务背景 理解网站点击流数据分析中常用分析指标的业务含义 掌握网站点击流数据分析系统的技术架构 掌握网站点击流数据分析系统中各环节的技术实现 能独立设计完成一个初步的网站点击流数据分析系统   网站点击流数据分析，业务知识，推荐书籍： 《网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值》王彦平，吴盛锋编著         一、网站点击流数据...
实时和离线，大数据计算引擎谁主沉浮
学而知之@的博客
06-30 2539
摘要：今天分享的主要内容是实时、离线大数据计算引擎的简介和对比，希望通过此文各位同学能收获一二。本文主要内容包括：1、Flink简介2、Spark简介3、F...
HDFS详解
ForgetThatNight的博客
04-14 582
******HDFS基本概念篇******1.HDFS前言l  设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；l  在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务l  重点概念：文件切块，副本存放，元数据2.HDFS的概念和特性首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过...
实时/离线日志同步问题排查总结
杨鑫newlife的专栏
01-02 1128
一、经过多次的实际排查实时/历史日志数据缺失问题，感觉很有必要总结一下排查的步骤，以便快速的入手。 二、常见问题 数据缺失； 数据总量匹配但是部分内容不匹配； 三、解决办法 外部因素 内部因素 【注意】：我这里的建议办法是先由内部到外部的排查； 四、内部排查 0.先确认出现问题的日志格式是否与我们日常的匹配解析规则（可能是正则表达式）是否一致，不一致的话直接询问数据源方正确的解析格式或...
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