1.概述 Kafka系统的灵活多变,让它拥有丰富的拓展性,可以与第三方套件很方便的对接.例如,实时计算引擎Spark.接下来通过一个完整案例,运用Kafka和Spark来合理完成. 2.内容 2.1 初始Spark 在大数据应用场景中,面对实时计算.处理流数据.降低计算耗时等问题时,Apache Spark提供的计算引擎能很好的满足这些需求.Spark是一种基于内存的分布式计算引擎,其核心为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets简称,RDD),它支持多种数…

场景:使用Spark Streaming接收Kafka发送过来的数据与关系型数据库中的表进行相关的查询操作: Kafka发送过来的数据格式为:id.name.cityId,分隔符为tab zhangsan lisi wangwu zhaoliu MySQL的表city结构为:id int, name varchar bj sz sh 本案例的结果为:select s.id, s.name, s.cityId, c.name from student s join city c on s.city…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统…

 [原创 Hadoop&Spark 动手实践 6]Spark 编程实例与案例演示 Spark 编程实例和简易电影分析系统的编写 目标: 1. 掌握理论:了解Spark编程的理论基础 2. 搭建开发环境:自己可以搭建Spark程序开发的环境 3. 动手实践简单的示例:完成一些简单的动手实验,可以帮助Spark的深入理解 4. 完成一个完整的小项目:完成简易电影分析系统的编写 1. 掌握理论:了解Spark编程的理论基础…

本案例利用Spark+Kafka实时分析男女生每秒购物人数,利用Spark Streaming实时处理用户购物日志,然后利用websocket将数据实时推送给浏览器,最后浏览器将接收到的数据实时展现,案例的整体框架图如下: 下面分析详细分析下上述步骤: 应用程序将购物日志发送给Kafka,topic为”sex”,因为这里只是统计购物男女生人数,所以只需要发送购物日志中性别属性即可.这里采用模拟的方式发送购物日志,即读取购物日志数据,每间隔相同的时间发送给Kafka. 接着利用Spark Stre…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…

使用 Kafka 和 Spark Streaming 构建实时数据处理系统 来源:https://www.ibm.com/developerworks,这篇文章转载自微信里文章,正好解决了我项目中的技术问题,非常感谢. 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型在数据…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark 应用经验.调优与动手实践 目标: 1. 了解Spark 应用经验与调优的理论与方法,如果遇到Spark调优的事情,有理论思考框架. 2. 把调优的过程,进行动手实践,完成一些调优的优化过程,加深理解. 3. 做一个完整的调优的案例,再次加深自己对Spark调优的理解.…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 9]SparkSQL程序设计基础与动手实践(上) 目标: 1. 理解Spark SQL最基础的原理 2. 可以使用Spark SQL完成一些简单的数据分析任务 3. 可以利用Spark SQL完成一个完整的案例…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 10]Spark SQL 程序设计基础与动手实践(下) 目标: 1. 深入理解Spark SQL 程序设计的原理 2. 通过简单的命令来验证Spark SQL的运行原理 3. 通过一个完整的案例来验证Spark SQL的运行原理,自己实际动手来进行掌握 4. 顺利完成“篮球运动员评估系统”…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 11]Spark Streaming 应用与动手实践 目标: 1. 掌握Spark Streaming的基本原理 2. 完成Spark Streaming最简单的演练和动手实验 3. 完成一个完整的Spark Streaming的实际案例(用户手机信息实时分析系统)…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark计算引擎剖析与动手实践 目标: 1. 理解Spark计算引擎的理论知识 2. 动手实践更深入的理解Spark计算引擎的细节 3. 通过编程案例加深理解…

2017年,机器学习.大数据.人工智能等词汇成为软件研发行业的主流,大前端.DevOps.区块链等技术方式成为热点方向:2017年,智能硬件开始成为新的焦点,这一年更被称为智能音箱井喷的一年:2017年,互联网更快速地发展,要求一切都变得更快,工程效率.交付速度.创新速度.还有软件重构.云平台搭建.多活改造.数据变现.大数据转型…… 11月9-12日,北京国家会议中心,第六届TOP100全球软件案例研究峰会.4天时间,洞察100位技术带头人所思所想的案例实践. 2017年TOP100summit…

原文链接:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice2/index.html?ca=drs-&utm_source=tuicool 引言 在很多领域,如股市走向分析, 气象数据测控,网站用户行为分析等,由于数据产生快,实时性强,数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再做处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需要.流计算的出现,就是为了更好地解决这类数据在处理过程中遇到的问题.与传统架构不同,流计算模型…

CSS案例实践 一.层布局:定位元素重叠 在CSS中可以通过z-index属性来确定定位元素的层叠等级.需要注意的是: z-index属性只有在元素的position属性取值为relative.absolute或fixed时才可以使用. 在z-index属性中,其值越大层叠级别就越高,如果两个绝对定位的元素的该属性具有相同的number值,那么将依据它们在HTML文档中声明的顺序层叠. z-index属性只能在同一级别的HTML上体现作用 对于未指定此属性的绝对定位元素,可以看做值为auto,即…

Selenium自动化测试项目案例实践公开课: http://gdtesting.cn/news.php?id=55…

Kafka吞吐量测试案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 领英公司参考连接:https://www.slideshare.net/JiangjieQin/producer-performance-tuning-for-apache-kafka-63147600?qid=84026ff8-243f-49a7-a4d0-69976cf317b7&v=&b=&from_search=9(温馨提示,需要VPN哟-). 一.kafka-producer-pe…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 12]Spark MLLib 基础.应用与信用卡欺诈检测系统动手实践…

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我…

目录 Golang - 爬虫案例实践 1. 爬虫步骤 2. 正则表达式 3. 并发爬取美图 Golang - 爬虫案例实践 1. 爬虫步骤 明确目标(确定在哪个网址搜索) 爬(爬下数据) 取(去掉没用的数据) 处理数据(按具体业务去使用数据) 2. 正则表达式 文档:https://studygolang.com/pkgdoc API re := regexp.MustCompile(reStr):传入正则表达式,得到正则表达式对象 ret := re.FindAllStringSubmatch…

摘要 一个完整的电商项目微服务的实践过程,从选型.业务设计.架构设计到开发过程管理.以及上线运维的完整过程总结与剖析. 讲师介绍 产品需求介绍 纯线上商城 线上线下一体化 跨行业 跨商业模式 从0开始,我们应该采用微服务吗? 不适合采用微服务架构: 应用程序规模小 领域不明确 组织不能做出改变 缺乏理解 团队不成熟 微服务的成本(从单体转入微服务) 协作问题 引发分布式事务问题 增加大量的重复代码 服务监控 日志的搜集与展示 针对微服务所带来的成本可用通过 K8S 解决 K8S 的成本 统一的配…

网易大数据平台的Spark技术实践 作者 王健宗 网易的实时计算需求 对于大多数的大数据而言,实时性是其所应具备的重要属性,信息的到达和获取应满足实时性的要求,而信息的价值需在其到达那刻展现才能利益最大化,例如电商网站,网站推荐系统期望能实时根据顾客的点击行为分析其购买意愿,做到精准营销. 实时计算指针对只读(Read Only)数据进行即时数据的获取和计算,也可以成为在线计算,在线计算的实时级别分为三类:Real-Time(msec/sec级).Near Real-Time(min/hours…

STM32单片机应用与全案例实践pdf https://pan.baidu.com/s/16WrivuLcHvLTwS__Zcwl6Q 4rj3 stm32自学笔记 第二版 pdf https://pan.baidu.com/share/init?surl=hsjGIXm 6k5u stm32自学笔记第一版pdf http://js.xiazaicc.com/down1/stm32zxbj_downcc.zip http://www.downcc.com/soft/317742.html 第1章…

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<Spark案例练习-PV的统计> 打开端口18080的历史服务,会发现没有历史日志,现在我们想要显示历史日志. 采取以下的方式 一: //1. 构建SparkContext上下文对象 val conf = new SparkConf() .setMaster(&…

关注公众号:分享电脑学习回复"百度云盘" 可以免费获取所有学习文档的代码(不定期更新)云盘目录说明:tools目录是安装包res 目录是每一个课件对应的代码和资源等doc 目录是一些第三方的文档工具 承接上一篇文档<Spark案例练习-PV的统计> 参数说明: 继续上面的PV代码编写即可 思路:UV的计算 1.数据进行过滤清洗,获取两个字段(时间.guid) 2.guid非空,时间非空,时间字符串的长度必须大于10 3.将同一天的数据放在一起,根据guid去重,统计去重的结…

你:kafka是什么? 我:嗯,这个嘛..看官网. Apache Kafka® is a distributed streaming platform Kafka is generally used for two broad classes of applications: Building real-time streaming data pipelines that reliably get data between systems or applications,Building rea…

导读:传统ETL方案让企业难以承受数据集成之重,基于Kafka Connect构建的新型实时数据集成平台被寄予厚望. 在4月21日的Kafka Beijing Meetup第四场活动上,DataPipeline CTO陈肃分享了DataPipeline是如何基于Kafka Connect框架构建实时数据集成平台的应用实践.以下内容是基于现场录音整理的文字,供大家参考. 什么是数据集成?最简单的应用场景就是:一个数据源,一个数据目的地,数据目的地可以一个数据仓库,把关系型数据库的数据同步到数据仓库…

发表于:<程序员>杂志2016年2月刊.链接:http://geek.csdn.net/news/detail/54500 作者:徐鑫,董西成 在流式计算领域,Spark Streaming和Storm时下应用最广泛的两个计算引擎.其中,Spark Streaming是Spark生态系统中的重要组成部分,在实现上复用Spark计算引擎.如图1所示,Spark Streaming支持的数据源有很多,如Kafka.Flume.TCP等.Spark Streaming的内部数据表示形式为DStrea…

推荐系统是根据用户的行为.兴趣等特征,将用户感兴趣的信息.产品等推荐给用户的系统,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别: 根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性,可划分为基于人口统计学的推荐和基于内容的推荐 ...... 通常,我们在讨论推荐系统时主要是针对个性化推荐系统,因为它才是更加智能的信息发现过程.在个性化推荐系统中,协同过滤算法是目前应用最成功也是最普遍的算法,主要包括两大类,基于用户…

在基于Hadoop平台的很多应用场景中,我们需要对数据进行离线和实时分析,离线分析可以很容易地借助于Hive来实现统计分析,但是对于实时的需求Hive就不合适了.实时应用场景可以使用Storm,它是一个实时处理系统,它为实时处理类应用提供了一个计算模型,可以很容易地进行编程处理.为了统一离线和实时计算,一般情况下,我们都希望将离线和实时计算的数据源的集合统一起来作为输入,然后将数据的流向分别经由实时系统和离线分析系统,分别进行分析处理,这时我们可以考虑将数据源(如使用Flume收集日志)直接连接…