一:说明 1.图例说明 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2.对比说明 DStream: batchInterval: 批次产生间隔时间 Window DStream: windowInterv…

Overview 整个项目的整体架构如下: 关于SparkStreaming的部分: Flume传数据到SparkStreaming:为了简单使用的是push-based的方式.这种方式可能会丢失数据,但是简单. SparkStreaming因为micro-batch的架构,跟我们这个实时热点的应用还是比较契合的. SparkStreaming这边是基于sliding window实现实时热搜的,batch interval待定(1min左右),window也待定(3~N* batch inte…

SparkStreaming 分析 (基于1.5版本源码) SparkStreaming 介绍 SparkStreaming是一个流式批处理框架,它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景.其处理流程如下: 1.    接收实时流数据并持久化 2.    将实时流以时间片切分成多个批次 3.    将每块(一个批次)的数据做为RDD,并用RDD操作处理数据 4.    每块数据生成一个SparkJob,提交Spark进行处理,并返回结果 Dstream 介绍 Spar…

(本文尝试通过一些简单的实验,来分析Windows的窗口机制,并对微软的设计理由进行一定的猜测,需要读者具备C++.Windows编程及MFC经验,还得有一定动手能力.文中可能出现一些术语不统一的现象,比如“子窗口”,有时候我写作“child window”,有时候写作“child”,我想应该不会有太大影响,文章太长,不一一更正了) 问题开始于我的最近的一次开发经历,我打算把程序的一部分界面放在DLL中,而这部分界面又需要使用到Tooltip,但DLL中的虚函数PreTranslateMessa…

转http://hadoop1989.com/2016/03/15/KafkaStreaming/ 在Spark1.3之前,默认的Spark接收Kafka数据的方式是基于Receiver的,在这之后的版本里,推出了Direct Approach,现在整理一下两种方式的异同. 1. Receiver-based Approach 示例代码: import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createSt…

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut…

第7课:分析场景 在前面的课程中,您学习如何设计,控制和执行方案运行.一旦您已加载您的服务器,你要分析的运行,并确定需要被淘汰,以提高系统性能的问题. 在图表和报告中有关方案的性能您的分析会议上提出的重要信息产生的.利用这些图表和报告,可以找出并确定应用程序的瓶颈,并确定需要将系统以改善其性能得到了什么变化. 在这一课中,你将涵盖以下主题: 如何分析会议的工作? 我该如何开始我的分析会话? 一目了然分析窗口 难道我达到我的目标?(服务水平协议) 如何查看性能概要? 我如何图形方式查看性能? 难道…

日志分析 概述 分析的前提 半结构化数据 文本分析  提取数据(信息提取)  一.空格分隔 with open('xxx.log')as f: for line in f: for field in line.split(): print(field) #注意这里拼接的一些技巧 logs = '''138.60.212.153 - - [19/Feb/2013:10:23:29 +0800] "GET /020/media.html?menu\ =3 HTTP/1.1" 200 166…

win32程序值窗口程序,以及消息机制 一丶简介 通过上一讲.我们了解了窗口其实是绘制出来的.而且是不断绘制的过程. 所以窗口的本质是绘制. 但是我们现在看到的窗口程序.都可以点击关闭按钮. 使用鼠标点击会有反应. 而我们要怎么实现那. 其实鼠标点击是产生了一个消息.  window把这个消息封装成了消息结构体. 发送给了我们的窗口程序.  那么windows怎么知道你点击的那个窗口那? 是这样的. 当我们点击的时候. 会记录点击坐标.消息.等等. windows系统会接受到. 然后遍历内核中的…

SparkStreaming概述 SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. SparkStreaming原理 SparkStreaming接收实时的输入数据流,然后将这些数据切分为批数据供Spark引擎处理,Spark引擎将数据生成最终的结果数据. 使用DStream从Kafka和HDFS等源获取连接的数据流.DStream是一系列连续的RDD组成. SparkStreaming数据源 基本源:HDFS等文件系统…