.keyBy(0) .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.days(1), Time.hours(-8))) .trigger(ContinuousProcessingTimeTrigger.of(Time.seconds(10))) .evictor(TimeEvictor.of(Time.seconds(0), true)) .process(new ProcessWindowFunction[(String, String), (Str

1. 流程介绍 在上一篇文章中,我们已经把客户端的页面日志,启动日志,曝光日志分别发送到kafka对应的主题中.在本文中,我们将把业务数据也发送到对应的kafka主题中. 通过maxwell采集业务数据变化,相当于是ods数据,把采集的数据发送到kafka的topic(ods_base_db_m)中,然后flink从kafka消费数据,这个过程有维度数据,就放到hbase中,其他事实数据再发送给kafka作为dwd层.flink消费kafka数据可以做一些简单的ETL处理,比如过滤空值,长度限制

在上一篇文章中,我们已经获取到了业务数据的输出流,分别是dim层维度数据的输出流,及dwd层事实数据的输出流,接下来我们要做的就是把这些输出流分别再流向对应的数据介质中,dim层流向hbase中,dwd层依旧回写到kafka中. 1.分流维度表sink到hbase 上一篇的结果是维度数据在侧输出流hbaseDs,事实数据在主流filterDs中,如下: //5.动态分流,事实表写会kafka,维度表写入hbase OutputTag<JSONObject> hbaseTag = new Out

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

http://training.data-artisans.com/是Apache Flink商业公司DataArtisans提供的一个flink学习平台,主要提供了一些业务场景和flink api结合的case.本文摘取其中一个计算出租车上/下客人热点区域demo进行分析. 一 数据准备 flink-traing的大部分例子是以New York City Taxi & Limousine Commission 提供的一份历史数据集作为练习数据源,其中最常用一种类型为taxi ride的事件定义

随着业务的发展,数据量剧增,我们一些简单报表大盘类的任务,就不能简单的依赖于RDBMS了,而是依赖于数仓之类的大数据平台. 数仓有着巨量数据的存储能力,但是一般都存在一定数据延迟,所以要想完全依赖数数仓来解决实时报表问题,是困难的. 其实,所谓的实时报表,往简单了说就是: 对现在的一些数据进行加减乘除聚合后,得到的一串与时间相关的数字. 所以,这类问题的关键点应该在于这个实时数据怎么来,以及怎么处理这些实时数据. 一般地,做这类报表类工作,最基本的原则就是: 业务无侵入性,然后又要做到实时. 所

========================实时流量统计 1. 实时热门商品HotItems 每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品. 抽取出业务时间戳,告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小,每 5 分钟统计一次,做滑动窗口聚合( Sliding Window) • 按每个窗口聚合,输出每个窗口中点击量前 N 名的商品 2. 实时流量统计 NetworkFlow "实时流量统计" 对于一个电商平台而言,用户登 录

本文首发于:Java大数据与数据仓库,Flink实时计算pv.uv的几种方法 实时统计pv.uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv. 我们需要统计不同数据类型每天的pv,uv情况,并且有如下要求. 每秒钟要输出最新的统计结果: 程序永远跑着不会停,所以要定期清理内存里的过时数据: 收到的消息里的时间字段并不是按照顺序严格递增的,所以要有一定的容错机制: 访问uv并不一定每秒钟都会变化,重复输出对IO

有时,我们需要获取当前计算机中CPU.内存.硬盘.网络等实时信息,如下图:\ 要实现上述几项信息的获取,通常需要使用Timer控件来间隔获取,以便刷新最新的数据. 本示例中,放一个Timer控件,放一个TextBox控件(多行),并编写以下代码: Private CPU As New DSAPI.实时统计.CPU Private 内存 As New DSAPI.实时统计.内存 Private 硬盘 As New DSAPI.实时统计.硬盘 Private 网络 As New DSAPI.实时统计

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之编码实践>  该课程我以用户实时上报日志案例为基础,带着大家去完成各个KPI的编码工作,实现生产模块.消费模块,数据持久化,以及应用调度等工作, 通过对这一系列流程的演示,让大家能够去掌握Kafka项目的相关编码以及调度流程.下面,我们首先来预览本课程所包含的课时,他们分别有: 接下来,我们开始第一课时的学习:<数据生产实现> 2.内容 2.1 数据生产实现 本课时主要给大家演示Kafka数据生产的代码实现,在前面搭建好的集群环

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之分析与设计>  本课程我通过一个用户实时上报日志案例作为基础,带着大家去分析Kafka这样一个项目的各个环节,从而对项目的整体设计做比较合理的规划,最终让大家能够通过本课程去掌握类似Kafka项目的分析与设计.下面,我给大家介绍本课程包含的课时内容,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<项目整体概述>. 2.内容 2.1 项目整体设计 项目整体概述主要讲解一个项目产生的背景,以及该项目背后的目的,从而让大家更好的去把握

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之应用概述> 本课程是通过一个用户实时上报日志来展开的,通过介绍 Kafka 的业务和应用场景,并带着大家搭建本 Kafka 项目的实战开发环境.下面我们来看看本课程有哪些课时,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<Kafka 回顾>. 2.内容 2.1 Kafka 回顾 本课时简述 Kafka 平台部署的注意事项,以及 Kafka 在企业中的业务场景和应用场景.让大家了解 Kafka 在企业中的使用. 本课时主要包含以

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

一.项目整体概述 简述项目的背景 背景:用户行迹企业运营 分析项目的目的 通过对项目的分析,可以初步得到以下目的: •实时掌握用户动态 •根据实时统计结果,适度推广 •统计分析效果,快速合理的调整 二.Producer 模块分析 分析生产数据来源 在用户上报日志中,每条日志记录代表用户的一次活动状态,示例数据如下: 121.40.174.237 yx12345 [21/July/2015 13:25:45 +0000] chrome appid_5 "http://www.***.cn/sort

一.数据生产实现 1.配置数据生产模块 项目基础配置所包含的内容,如下所示: •项目工程的文件配置 •集群连接信息配置 •开发演示 2.实现 Flume 到 Kafka 模块 实现 Flume 到 Kafka 模块所包含的内容,如下所示: •Flume 集群信息配置 •数据收集 •数据收集演示 二.数据消费实现 1.配置数据消费模块 配置数据消费模块信息所包含的内容,如下所示: •Storm 集群信息配置 •依赖文件配置 •操作演示 2.实现 Kafka 到 Storm 模块 实现 Kafka

一.kafka 回顾 1.简介 Kafka 的业务 业务场景: 解除耦合 增加冗余 提高可扩展性 Buffering 异步通信 2.介绍 Kafka 的应用场景 Push Message Website Tracking 日志收集中心 3.实时统计平台搭建注意事项 实时统计平台搭建注意事项: HA特性 核心文件配置 启动步骤 集群演示 二.项目简要 简述项目整体流程 整体流程预览如下图所示: 数据生产介绍 数据源生产介绍,如下图所示: 数据消费介绍 数据源消费介绍,如下图所示: 三.Kafka

CentOS安装按进程实时统计流量情况工具NetHogs笔记 一.概述 NetHogs是一款开源.免费的,终端下的网络流量监控工具,它可监控Linux的进程或应用程序的网络流量.NetHogs只能实时监控进程的网络带宽占用情况.NetHogs支持IPv4和IPv6协议,支持本地网卡以及PPP链接. 本博客其他随笔参考: Centos安装流量监控工具iftop笔记 网站日志实时分析工具GoAccess使用 工作中常用Linux命令--服务器运维 CentOS下使用Iptraf进行网络流量的分析笔记

7 实时统计 RUNTIME STATISTICS 7.1 Query/Index Statistics Collector 下面的参数控制是否搜集特定的数据库运行统计数据 7.1.1 track_activities 布尔值 默认: track_activities = on 是否收集每个会话的当前正在执行的命令的统计数据,包括命令开始执行的时间. 7.1.2 track_counts 布尔值 默认: track_counts = on 是否收集数据库活动的统计数据. trackiotimin

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

一.top3热门商品实时统计案例 1.概述 Spark Streaming最强大的地方在于,可以与Spark Core.Spark SQL整合使用,之前已经通过transform.foreachRDD等算子看到, 如何将DStream中的RDD使用Spark Core执行批处理操作.现在就来看看,如何将DStream中的RDD与Spark SQL结合起来使用. 案例:每隔10秒,统计最近60秒的,每个种类的每个商品的点击次数,然后统计出每个种类top3热门的商品. 2.java案例 packag

Debian/Ubuntu下安装很简单,执行:apt-get install nethogs 就可以安装. CentOS/RHEL下建议先安装上EPEL,再执行:yum install libpcap nethogs 进行安装. EPEL(Extra Packages for Enterprise Linux) 是由 Fedora 社区打造,为 RHEL 及衍生发行版如 CentOS等提供高质量软件包的项目.装上了 EPEL,就像在 Fedora 上一样,可以通过 yum install 软件包