吴亚联 1 , 梁坤鑫 1 , 苏永新 1* , 詹 俊 2(1.湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105: 2.湖南优利泰克自动化系统有限公司, 湖南 长沙 410205) 摘 要: 为提高风电机组部件故障预警的精度和速度, 文章提出了一种基于SCADA数据的风电机组部件故障预警方法, 用于解决现存的风电机组部件故障预警时间与故障预警精度的矛盾. 首先SCADA历史数据通过数据预处理与BP神经网络建立机组部件正常状态模型, 随后以该模型为基础结合基于马氏距离的数据统计方法形成故障预警…

Google是最早实践大数据的公司,目前大数据繁荣的生态很大一部分都要归功于Google最早的几篇论文,这几篇论文早就了以Hadoop为开端的整个开源大数据生态,但是很可惜的是Google内部的这些系统是无法开源的,在开源生态和云计算兴起之后,Google也是受够了闭源的痛苦,据说为了给用户提供HBase服务,Google还为BigTable写了兼容HBase的API,在Google看来这就是一种羞辱,痛定思痛,Google开始走开源之路,将自己的标准推广给社区,这就是Apache Beam项目…

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算…

Kafka Stream-Spark Streaming-Storm流式计算框架比较选型 elasticsearch-head Elasticsearch-sql client NLPchina/elasticsearch-sql: Use SQL to query Elasticsearch kafka stream vs spark streaming vs storm_百度搜索 [翻译]Kafka Streams简介: 让流处理变得更简单 - devos - 博客园 kafka strea…

本文是作者在充分阅读和理解Yahoo!最新发布的技术论文<S4:Distributed Stream Computing Platform>的基础上,所做出的知识分享. S4是Yahoo!在2010年10月开源的一套通用.分布式.可扩展.部分容错.具备可插拔功能的平台.这套平台主要是为了方便开发者开发处理流式数据(continuous unbounded streams of data)的应用.项目官方网站为:http://s4.io/.同时,S4的开发者也发表了一篇技术论文<S4:Di…

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NzkxMzg1Nw==&mid=2653162822&idx=1&sn=8c46114360b98b621b166d41d8e01d74&chksm=8b493028bc3eb93e8376d85c7d1f9b2a699888b7f0f52e4556bb8543ebebd5e102e91ea23355#rd 本文介绍了 Kafka Stream 的背景,如 Kafka Stream 是什么…

概念 实时流式计算: 大数据环境下,流式数据将作为一种新型的数据类型,这种数据具有连续性.无限性和瞬时性.是实时数据处理所面向的数据类型,对这种流式数据的实时计算就是实时流式计算. 特征 实时流式计算与传统的数据处理技术不同,其具有一下特点: 低延迟:从处理的数据角度来看,每一条数据都可以在有限的时间内由系统成功处理完成,就是响应的时间很短. 高吞吐:从处理的过程角度来看,系统节点在单位时间内能够成功处理的数据量比较多,也就是高吞吐量.对于数据处理的目标本质来说高吞吐量和低延迟是一样的. 高容错…

原创文章,谢绝任何形式转载,否则追究法律责任! ​流的世界,有点乱,群雄逐鹿,流实在太多,看完这个马上又冒出一个,也不知哪个才是真正的牛,据说Flink是位重量级选手,能流计算,还能批处理, 和其他伙伴关系也融洽的很,与HDFS/File/SQL/MQ往来都不在话下,今天我们就来实战一把. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Mysql8.0.11/Kafka…

流式计算平台-Storm 我们以Storm为例来看流式计算的功能是什么. 下面内容引用自大圆的博客.在Storm中,一个实时应用的计算任务被打包作为Topology发布,这同Hadoop的MapReduce任务相似.但是有一点不同的是:在Hadoop中,MapReduce任务最终会执行完成后结束:而在Storm中,Topology任务一旦提交后永远不会结束,除非你显示去停止任务. 计算任务Topology是由不同的Spouts和Bolts,通过数据流(Stream)连接起来的图.下面是一个Top…

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依…