Fundmentals in Stream Computing

【Fundmentals in Stream Computing】的更多相关文章

Fundmentals in Stream Computing

Spark programs are structured on RDDs: they invole reading data from stable storage into the RDD format, performing a number of computations and data transformations on the RDD, and writing the result RDD to stable storage on collecting to the driver…

[Note] Stream Computing

Stream Computing 概念对比静态数据和流数据静态数据,例如数据仓库中存放的大量历史数据,特点是不会发生更新,可以利用数据挖掘技术和 OLAP(On-Line Analytical Processing)工具从静态数据中找到有价值的信息流数据,例如 Web 应用和电信金融等领域产生的数据,特点是数据以大量,快速,时变的流形式持续到达从概念上说,流数据是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据的集合体:数据记录是流数据的最小组成单元流数据具有以下特征数据快速持续到达,潜在大…

Stream computing

stream data 从广义上说,所有大数据的生成均可以看作是一连串发生的离散事件.这些离散的事件以时间轴为维度进行观看就形成了一条条事件流/数据流.不同于传统的离线数据,流数据是指由数千个数据源持续生成的数据,流数据通常也以数据记录的形式发送,但相较于离线数据,流数据普遍的规模较小.流数据产生源头来自于源源不断的事件流,例如客户使用您的移动或 Web 应用程序生成的日志文件.网购数据.游戏内玩家活动.社交网站信息.金融交易大厅或地理空间服务,以及来自数据中心内所连接设备或仪器的遥测数据. 通…

[Linux] 流 ( Stream )、管道 ( Pipeline ) 、Filter - 笔记

流 ( Stream ) 1. 流,是指可使用的数据元素一个序列. 2. 流,可以想象为是传送带上等待加工处理的物品,也可以想象为工厂流水线上的物品. 3. 流,可以是无限的数据. 4. 有一种功能,处理这一个流同时产生着另一个流.这种功能被成为过滤 ( Filter ).使用管道 ( pipelie ) 将这些功能进行连接. Unix 管道 ( Pipeline ) 1. 管道连接着处理元素,一个处理元素的输出是下一个处理处理元素的输入. 2. 管道能加快数据处理速度. 2. Unix 下的…

MapReduce的核心资料索引 [转]

转自http://prinx.blog.163.com/blog/static/190115275201211128513868/和http://www.cnblogs.com/jie465831735/archive/2013/03/06.html 按如下顺序看效果最佳: 1. MapReduce Simplied Data Processing on Large Clusters 2. Hadoop环境的安装 By 徐伟 3. Parallel K-Mea…

分布式系统(Distributed System)资料

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT…

资源list：Github上关于大数据的开源项目、论文等合集

Awesome Big Data A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired byawesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welcome! Awesome Big Data Frameworks…