1、实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出，其由下面的几部分构成： Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发，我们需要做的是，如何让数据在各个不同的集群系统之间打通（从上面的图示中也能很好地说明这一点），即需要做各个系统之前的整合，包括Flume与Kafka的 ...
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2019-05-20 21:21:03
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1. 说明 在企业应用系统领域，会面对不同系统之间的通信、集成与整合，尤其当面临异构系统时，这种分布式的调用与通信变得越发重要。其次，系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方，比如发送短信，邮件提醒，更新文章阅读计数，记录用户操作日志等等，如果实时处理的话，在用户访问量比较大 ...
一、Storm （一）什么是Storm? Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流 ...
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2019-05-01 14:59:35
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1.什么是Celery Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 专注于实时处理的异步任务队列 同时也支持任务调度 celery支持linux,如果windows使用celery出了问题不解决 Celery架构 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message bro ...
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2019-04-22 18:17:09
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# Celery ## 1.什么是Celery Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 专注于实时处理的异步任务队列 同时也支持任务调度 ### Celery架构 ![20150314100608_187](C:\Users\Administrator\Desktop\cel ...
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2019-04-20 19:36:14
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对Spark、Storm以及Spark Streaming引擎的简明扼要、深入浅出的比較。原文发表于踏得网。Spark基于这种理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每一个节点存储（或缓存）它的数据集。然后任务被提交给节点。所以这是把过程传递给数据。这和Hadoo ...
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2019-03-28 09:36:20
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[TOC] 本案例参考自阿里云的 "视频直播解决方案之视频核心指标监控" 和 "视频直播解决方案之直播数字化运营" 。 基于Kafka + Flink + ELK + Redis实现视频直播数据的实时处理和可视化。 选型仅仅出于练习考虑，Logstash一般会换成flume或者直接用kafka。 模 ...
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2019-03-06 13:38:35
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一：什么是Celery 一：Celery介绍 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 专注于实时处理的异步任务队列 同时也支持任务调度 架构详解： Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（ta ...
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2019-02-22 21:26:18
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strom简介官方网址：http://storm.apache.org/是一个免费，开源的分布式实时计算系统，使用它可以轻松实现数据流的实时处理，Strom很简单，可以用任何编程语言storm用例：实时在线分析机器学习，连续计算，分布式RPC，ETL等。Strom的特点：快速：基准时钟在超过一百万元组（可以理解为数据包）每秒处理的每个节点简单的设置：有可扩展性，容错性，保证了数据的处理能力，并且易
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2019-02-21 20:06:50
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一、什么是Clelery Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 专注于实时处理的异步任务队列 同时也支持任务调度 Celery架构 Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task resu ...
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2019-02-15 17:54:00
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