BIGI行情期货外汇股指A股期权实时行情数据文华新浪财经API接口新浪财经并非实时行情数据源,所以获取的行情数据源也并非实时的.以下介绍的方法和新浪财经获取行情数据源的方法是一致的.需要实时行情数据源可以向BIGI行情进行了解.QQ7903870175.Http请求实时行情方式http://demo.hq.sumbrisk.com:8089/r.aspx?u=1&symbol=EURUS|CLML请求(Get或Post)最新行情,由客户服务器发起请求,连接如上,u为数据源方分配的账户,symbo

Inotify简介 inotify介绍 inotify是一种强大的.异步的文件系统监控机制,linux内核从2.6.13起,加入了inotify的支持,通过inotify可以监控文件系统中添加.删除.修改.移动等各种事件 inotify实际是一种事件驱动机制,它为应用程序监控文件系统事件提供了实时相应事件的机制,而无需通过cron等轮询的机制来获取事件.cron不紧无法做到实时性,而且消耗大量系统资源 工具集介绍 inotifywait: 在被监控的文件或目录上等待特定的事件(打开.关闭.删除等

Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

一.inotify简介 inotify是Linux内核的一个功能,它能监控文件系统的变化,比如删除.读.写和卸载等操作.它监控到这些事件的发生后会默认往标准输出打印事件信息.要使用inotify,Linux内核版本必须是大于2.6.13,在这之前的内核都没有这个功能.我们可以利用inotify去监控我们要监控的资源,当资源发生变化时,我们扑捉它的事件,从而触发同步数据等操作. 二.inotify软件介绍 inotify是内核的一个功能,众所周知内核的功能我们必须要配合工具才能使用,通常情况下用户

DataHub 首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,本文所述DataHub与其无关. 数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题.不管国家层面,还是企业层面现在对这个问题是越来越重视.数据治理要解决数据质量,数据管理,数据资产,数据安全等等.而数据治理的关键就在于元数据管理,我们要知道数据的来龙去脉,才能对数据进行全方位的管理,监控,洞察. DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具. 提到LinkedIn,不得不想到大名鼎鼎的Ka

flink 处理实时数据的三重保障 window+watermark 来处理乱序数据对于 TumblingEventTimeWindows window 的元数据startTime,endTime 和程序启动时间无关,当你指定出 window.size 时, window的startTime,endTime就分配好了 allowedLateness 来处理迟到的数据相当于延迟了window 的生命周期, [startTime,endTime) -> [startTime,endTime+ all

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 通过前面几篇文章,我们从企业数据整合与分享的痛点,以及对数据中台的定义.技术需求以及技术产品的选项,都分别做了具体的阐述. 有了这么多解决方案,我们来看一下,如果是基于一个 MongoDB 的方案会是怎么样?我们刚才只是讲的数据平台在做一些选择,但是做一个完善的数据中台的话还需要很多其他模块,所以这里面是用到了另一个产品,就是Tapdat

作者介绍:TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师. 常见搭建数据中台的技术产品 数据中台包括:统一数据平台,数据同步,数据治理,数据服务四大部分.下表列出了这四大部分中相应的技术产品,有同步汇聚工具.有数据治理.还有数据服务. 数据平台最常见的是以 Hadoop 大数据为基础的.在最近十年,有很多家公司投入很多来做这个事情,把数据已经收集到中央化的一个 datalake 里面,那这个就是个很

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信

今天没有延续上一篇讲的内容,穿插一段小插曲,WebSocket 实时数据通讯同步的问题,今天我们并不是很纯粹地讲 WebSocket 相关知识,我们通过 WebGL 3D 拓扑图来呈现一个有趣的 Demo.接下来我们就看看这个实时数据通讯是一个什么样的套路. 我们先来聊聊这次 Demo 的思路吧,首先我要有一个 3D 的拓扑图组件,在上面创建几个节点,然后通过拉力布局(ForceLayout)将这些节点自动布局,但是有一定,需要在不同的网页窗口下,对应节点的位置是一样的,简单地说就是不同网页窗口

我们上一篇<基于 WebSocket 实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯同步(一)>主要讲解了如何搭建一个实时数据通讯服务器,客户端与服务端是如何通讯的,相信通过上一篇的讲解,再配合上数据库的数据储存,我们就可以实现一个简易版的 Web 聊天工具了,有空的朋友可以自己尝试下实现,那么我们今天的主要内容真的是实现 WebGL 3D 拓扑图实时数据通讯了,请大家接着往下看. 有了前面的知识储备,我们就可以来真正实现我们 3D 拓扑图组件上节点位置信息的实时数据同步了,毋庸置疑,节点的位置信

1.使用svg实现组态画面和动态数据展示 通过js的定时器调用webservice方法获取数据后更新节点数据 /// <summary>启动定时刷新</summary> function Start() { InitSvgElement(); this.timer = setInterval("GetTagValues()", 1000); } /// <summary>启动定时刷新</summary> function Stop() {

在众多的工业控制系统领域常常会实时采集现场的温度.压力.扭矩等数据,这些数据对于监控人员进行现场态势感知.进行未来趋势预测具有重大指导价值.工程控制人员如果只是阅读海量的数据报表,对于现场整个态势的掌控会十分困难,因此往往希望借助一些图表进行展示,其中趋势图是常用的实时数据展示方式之一.目前实现趋势图.曲线图的工具很多也很成熟,一些是通过CS模式开发的,需要在工程控制人员操作的计算机上安装相应软件,这种方式有其特有的优势,但是有时也有不方便的地方.于是一些基于BS模式的展现方式就自然而然的被广泛

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

Sqlserver2000联系Oracle11G数据库进行实时数据的同步 1,前提条件 我有sqlserver2000环境,已经存在oracle11g环境,准备这两个数据库,建立各自的訪问账号,两者之间须要ping通,telnetport也要能通,目的是将sqlserver里面的数据自己主动同步到oracle数据库里面去. Sqlserver里面有链路服务器(linked server)能够实现. 2,在sqlserver上面建立odbc数据源 有2种方式:"Microsoft ODBC for

原文:使用Socket通信实现Silverlight客户端实时数据的获取(模拟GPS数据,地图实时位置) 在上一篇中说到了Silverlight下的Socket通信,在最后的时候说到本篇将会结合地图.下面就来看看本文实现的功能: Silverlight 与服务器利用Socket通讯,实时从服务器获取数据(本文中的数据是地理坐标),由于没有GPS,所以本文在服务器写了一个构造新坐标的函数(本文是一个三角函数),然后利用Timer组件,实时调用,得到新的坐标,并将新的坐标发送给客户端,客户端接收到发

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S

SuperMap 在9月份发布了结合大数据技术的9D新产品,今天就和大家介绍下iServer9D中的实时数据服务. 1.技术框架 结合Spark的streaming流处理框架,将各种数据进行批量处理.存储. 2.处理的流程 iServer9D的实时数据服务可以通过各种通讯协议对来自互联网.物联网等实时流式数据进行采集.存储和分析,iclient9d可以对实时数据服务进行订阅,iServer会通过WebSocket协议将采集的数据实时推送至订阅的客户端并进行可视化呈现. 1)输入的数据和输出的数据

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

JavaDBF.jar其实很早都不再更新了,在日新月异的科技圈算得上远古上神的jar包,早该身归混沌了. 但我们的项目要用到,因为之前做的大宗期货交易行情的分析文件依然是dbf文件,没有办法,还得用 JavaDBF库把行情实时数据保存到DBF文件中. 第一步,新建DBFManager类 public class DBFManager { private static Logger logger = Logger.getLogger(DBFManager.class); // 构造一个单线程ser