实时处理架构

最新推荐文章于 2025-05-28 12:21:29 发布
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本文探讨了 Storm 如何被应用于数据平台中，包括其实时处理能力、监控机制及与其他组件的集成方式。通过对这些特性的深入分析，为读者展示了 Storm 在大规模数据处理场景下的优势。

http://www.blogchong.com/post/storm_monitor_des.html

http://www.blogchong.com/post/data_Platform.html

http://www.blogchong.com/post/storm_data_Platform.html

实时场景中心架构设计与实现
weixin_48287174的博客
03-16 362
@实时场景中心 架构实现
实时数仓架构演进及选型
大数据研习社
08-01 456
为什么实时数仓越来越受欢迎？ 1.传统的离线数仓已经发展很多年，技术相对比较成熟，越来越多的公司把注意力放到了挑战性更高的实时上来； 2.随着存量市场竞争的到来，对于速度的要求越来越快，T+1已经不能满足数据的获取要求。 实时数仓的构建需求应运而生！...
通用实时消息平台架构细节
03-01
（1）“端到云”消息投递：TCP消息通道，消息总线业务解耦 （2）“云到端”消息投递：提供RPC接口，引入状态存储 （3）“端到端”消息投递 （4）“端到端”消息投递技巧 a）先存离线消息防丢失 b）ACK机制保证可达 c）发送方消息重发 d）接收方消息去重 （5）可扩展协议设计 a）定长包头，变长包体，随时增加接口 b）可扩展序列化协议，随时变化接口 c）可扩展消息协议，随时增加类型 （6）支持跨帐号体系聊天（多个域）：使用domain（或者appid）+uid作为综合key
干货 | 实时数据架构与实践（用户画像篇）
weixin_45727359的博客
05-28 590
一、前言知乎业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面，期望拥有可以实时响应的用户行为流，同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。在 2021 年 8 月，知乎平台团队成立数据赋能组。针对历史实时数据需求无...
实时数据架构与实践（用户画像篇)
mm_ren的博客
01-29 594
一、前言知乎业务中，随着各业务线业务的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面，期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面...
数据分析基于C++的视频播放行为分析系统设计：多维度用户行为特征提取与实时处理架构实现 项目介绍 基于C++的视频网站播放数据分析系统设计与实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-24
本文详细介绍了一个基于C++的视频网站播放数据分析系统的设计与实现，涵盖项目背景、目标、挑战及解决方案，并提出了由数据采集层、处理层、存储层、分析建模层、结果展示层和接口服务层构成的六层系统架构。...
云原生大数据：Kafka+Flink实时处理架构
AI云原生与云计算技术学院
05-28 1263
在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，企业和组织需要能够实时处理大量数据以获取有价值的信息。云原生大数据技术为解决这一问题提供了有效的途径。Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，而Flink是一个开源的流处理框架，二者结合形成的实时处理架构能够高效地处理实时数据流。本文的目的是详细介绍Kafka+Flink实时处理架构的原理、实现方法以及实际应用，涵盖从核心概念到项目实战的各个方面，帮助读者深入理解并掌握这一架构。
【大数据处理】基于Spark Structured Streaming的实时流数据处理架构：电商订单实时分析系统设计与实现
11-21
内容概要：本文全面总结了Apache Spark在实时数据处理中的应用实践，重点介绍了Spark Streaming和Structured Streaming两种流处理框架的技术原理、架构组成及实施方案。Spark Streaming采用微批处理模型，将流数据...
精选资源
藏经阁-凡普实时数据处理架构.pdf
09-11
藏经阁-凡普实时数据处理架构.pdf 实时数据处理架构 本文档介绍了藏经阁-凡普实时数据处理架构的设计和实现，旨在提供一个高效、可靠、可扩展的实时数据处理解决方案。 阿里云 阿里云是中国领先的云计算服务提供...
【流处理架构】基于Kafka的实时数据流处理系统设计：分布式消息队列在日志分析与物联网中的应用
10-05
内容概要：本文系统介绍了基于Apache Kafka的实时数据流处理架构设计与实践，涵盖Kafka的核心概念（如主题、生产者、消费者、分区、Broker）、关键特性（如高吞吐量、消息持久化、消费者组与偏移量管理），并深入...
大数据下实时推荐系统架构文档
01-08
大数据环境下如何架构实时推荐系统的说明文档，使用了目前流行的spark hbase kafa sparkstream ml spray ...等技术。
流数据分析技术笔记2 实时流架构设计
Lora青蛙的博客
06-18 531
文章目录1 实时框架的组件2 实时架构的特性3 实时编程语言4 实时架构概览 1 实时框架的组件 离线计算和实时计算的区别： 离线计算基于已经存在的数据进行计算，一般流程：Sqoop采集数据到HDFS，MapReduce处理HDFS上的数据，将结果写回HDFS 实时计算关注数据实时性，处理的是每时每刻产生的数据，一般流程：Flume采集数据，Kafka缓存，Storm进行实时计算，结果存入Redis中，通过echarts等可视化呈现 数据采集 数据采集通过建立在TCP/IP网络上的连接来进行，通常使用HT
实时数仓之实时数仓架构(理论篇)
道可道非常道
03-13 5278
ODS（Operational Data Store，原始数据存储）层是数据仓库架构中的一个重要组成部分，主要用于存储来自操作性系统的原始、细节级别的数据，完整的ODS层可以分解成两个部分，一个是接入数据组件，另一个是持久存储组件。ODS数据不对外提供服务。接入数据：承接数据源数据，数据格式和数据类型与数据源保持不变；通过消息队列保存数据，数据直接对下游可见；持久存储：原始数据备份，数据格式和数据类型与数据源保持不变，对下游不可见，涉及数据修复可回流接入数据区；
大数据模型、离线架构、实时架构
swebin的专栏
03-18 2739
用户分析模型是基础的分析模型。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。黏性分析是在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化，除了一些常用的留存指标外，黏性分析能够从更多维度了解产品或者某功能黏住用户的能力情况，更全面地了解用户如何使用产品，新增什么样的功能可以提升用户留存下来的欲望，不同用户群体之间存在什么样的差异，不同用户对新增的功能有何看法。
都在说实时数据架构，你了解多少？
2401_84049282的博客
04-08 1507
在这里，由于面试中MySQL问的比较多，因此也就在此以MySQL为例为大家总结分享。但是你要学习的往往不止这一点，还有一些主流框架的使用，Spring源码的学习，Mybatis源码的学习等等都是需要掌握的，我也把这些知识点都整理起来了《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门即可获取！家总结分享。但是你要学习的往往不止这一点，还有一些主流框架的使用，Spring源码的学习，Mybatis源码的学习等等都是需要掌握的，我也把这些知识点都整理起来了。
综合架构实时同步
PankyL的博客
10-29 247
综合架构实时同步 1.实时数据同步原理 a.实时监控数据变化 b.将变化的数据进行备份 2.实时监控事件信息 modify —文件或目录被写入–修改时间 ********* attrib —文件或目录属性信息被修修改 close_write 文件或者目录被关闭，再打开之后并且进行修改了 close_nowrite 文件或者目录被关闭，再打开之后未进行修改 close 文件或者目录被关闭，无...
实时数仓架构那些事儿
daydaylearn的专栏
07-04 3083
架构师要做的事情很多，不同的项目，不同的公司体量，不同的人员数量都会有不同的技术选型，进而形成不同的架构。在这里，我只想聊流批一体的实时数仓架构，不聊离线数仓架构，不聊Java架构 OR 微服务架构；聊更多的是架构思路，而不是某个技术的详细培训。...
第三章｜实时数仓之架构
huzechen的博客
05-14 750
实时数仓V1版本下面滴滴打车实时数仓的架构v1版：优势：相较于单个业务需求开发效率高，快速完成业务需求不足：数据复用性差，相较于整个业务大盘来说开发效率低，资源浪费严重，可维护性差，口径变...
实时数仓架构图总结
yang灬仔
10-24 858
基于Flink的滴滴实时数仓实践 分享嘉宾：潘澄,滴滴基础平台 资深研发工程师 实时OLAP，从0到1 分享嘉宾：高正炎,比特大陆 腾讯基于Flink + Iceberg 全场景实时数仓的建设实践 分享嘉宾：苏舒,腾讯平台 高级研发工程师 腾讯看点基于Flink构建万亿数据量下的实时数仓及实时查询系统 分享嘉宾：王展雄,腾讯看点数据团队高级工程师 龙逸尘-Flink在顺丰的应用实践 分享嘉宾：龙逸尘,顺丰科技 ..
Flume-Kafka-SparkStreaming 实时日志处理架构
"这篇文档介绍了如何使用Flume监控文件，Kafka进行数据缓冲，以及SparkStreaming进行实时处理的流数据处理架构。文档旨在通过优化传统日志分析流程，减少滞后时间，提高效率，并确保数据完整性。" 在现代大数据处理...
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