实时处理专题
Druid：一个用于大数据实时处理的开源分布式系统之怎么用
简单使用介绍 Druid与其他数据库连接池使用方法基本一样（与DBCP非常相似），将数据库的连接信息全部配置给DataSource对象 下面给出2种配置方法实例： 1. 纯Java代码创建 dataSource = new DruidDataSource();dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
Druid：一个用于大数据实时处理的开源分布式系统之是什么
Druid是一个JDBC组件，它包括三部分： DruidDriver 代理Driver，能够提供基于Filter－Chain模式的插件体系。 DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。 SQLParser Druid可以做什么？ 1) 可以监控数据库访问性能，Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件，能够详细统计SQL的执行性能
Flink学习笔记1--安装NC，运行Flink实时处理
NC下载地址：https://eternallybored.org/misc/netcat/ 解压到自己磁盘某地。然后在CMD中运行NC 最终效果如下： 代码如下： package com.cl;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;import org.apache.flink.api.ja
基于Flink SQL的实时处理架构
本博文介绍基于Flink的多数据源->数据治理->Kafka->作业治理->DB的实时处理架构。数据治理，将读库降低为原来的2/3次，并使得多数据源转为统一Schema。基于统一的Schema数据流，作业治理将基于Jstorm的业务逻辑编码项目，简化成多条SQL语句的配置。 sar案例 可以先参阅 storm项目迁移flink案例：系统活动情况报告 而 Flink-sar-e
流式大数据实时处理技术、平台及应用
大数据技术的广泛应用使其成为引领众多行业技术进步、促进效益增长的关键支撑技术。根据数据处理的时效性，大数据处理系统可分为批式(batch)大数据和流式(streaming)大数据两类。其中，批式大数据又被称为历史大数据，流式大数据又被称为实时大数据。 目前主流的大数据处理技术体系主要包括Hadoop及其衍生系统。Hadoop技术体系实现并优化了MapReduce框架。Hadoop技术体系主要由谷
批处理系统、分时处理系统、实时处理系统简介
一、批处理阶段（操作系统开始出现） 为了解决人机矛盾及CPU和I/O设备之间速度不匹配的矛盾，出现了批处理系统。它按发展历程又分为单道批处理系统、多道批处理系统（多道程序设计技术出现以后）。 1) 单道批处理系统 系统对作业的处理是成批进行的，但内存中始终保持一道作业。该系统是在解决人机矛盾和CPU与I/O设备速率不匹配的矛盾中形成的。单道批处理系统的主要特征如下： 自动性。在顺利的情况下，在
Flink 实时处理 Socket 数据
在 2.3 中讲解了 Flink 最简单的 WordCount 程序的创建、运行结果查看和代码分析，这篇文章继续带大家来看一个入门上手的程序：Flink 处理 Socket 数据。 IDEA 创建项目 使用 IDEA 创建新的 module，结构如下： ├── pom.xml└── src├── main│ ├── java│ │ └── com│ │ └──
云原生最佳实践系列 7：基于 OSS Object FC 实现非结构化文件实时处理
方案概述 现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在 OSS 中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在 OSS 中，那存储的成本会增加，所以就可以通过 OSS Object FC 的方案，在不同的终端请求时，对 OSS 中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回
为什么选择 Flink 做实时处理
优质博文：IT-BLOG-CN 为什么选择 Flink 【1】流数据更真实地反映了我们的生活方式（实时聊天）； 【2】传统的数据架构是基于有限数据集的（Spark 是基于微批次数据处理）； 【3】我们的目标：低延迟、高吞吐（分布式架构，可能会出现顺序上的混乱，比如统计1个小时内，可能在1小时的时候，可能有的数据还在处理，会延迟到达几毫秒，这个可以通过设置来规避）、结果的准确性和良好的容错
SparkStreaming在实时处理的两个场景示例
简介 Spark Streaming是Apache Spark生态系统中的一个组件，用于实时流式数据处理。它提供了类似于Spark的API，使开发者可以使用相似的编程模型来处理实时数据流。 Spark Streaming的工作原理是将连续的数据流划分成小的批次，并将每个批次作为RDD（弹性分布式数据集）来处理。这样，开发者可以使用Spark的各种高级功能，如map、reduce、join等，来
sparkstreamnig实时处理入门
1.2 SparkStreaming实时处理入门 1.2.1 工程创建 导入maven依赖 <dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId><version>3.1.2</version></dependency><dependency><groupId
爬虫神器！用它可以实时处理和保存 Ajax 数据
公众号关注 “GitHubDaily” 设为 “星标”，每天带你逛 GitHub！ 做爬虫的时候我们经常会遇到这么一个问题： 网站的数据是通过 Ajax 加载的，但是 Ajax 的接口又是加密的，不费点功夫破解不出来。这时候如果我们想绕过破解抓取数据的话，比如就得用 Selenium 了，Selenium 能完成一些模拟点击、翻页等操作，但又不好获取 Ajax 的数据了，通过渲染后的 HTM
android开发camera自动人脸,Android camera实时预览 实时处理，人脸识别示例
Android camera实时预览 实时处理，面部认证。 预览操作是网友共享的代码，我在继承SurfaceView 的CameraSurfaceView 中加入了帧监听事件，每次预览监听前五个数据帧，在处理做一个面部识别。 先看目录关系 自定义控件CameraSurfaceView.java 自定义接口方法CameraInterface.java CameraActivity预览界面。 Ca
Storm与Spark：谁才是我们的实时处理利器
实时商务智能目前已经逐步迈入主流，而Storm与Spark开源项目的支持无疑在其中起到了显著的推动作用。那么问题来了：实时处理到底哪家强？ AD：51CTO 网+ 第十二期沙龙：大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 实时商务智能这一构想早已算不得什么新生事物（早在2006年维基百科中就出现了关于这一概念的页面）。然而尽管人们多年来一直在对此类方案进行探讨，我却发现很
大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术
培训要点 互联网点击数据、传感数据、日志文件、具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论，成为了海量信息的多种形式。当数据以成百上千TB不断增长的时候，我们在内部交易系统的历史信息之外，需要一种基于大数据实时分析的决策模型和技术支持。 大数据通常具有：数据体量(Volume)巨大,数据类型(Variety)繁多,价值(Value)密度低,处理速度(Velocity)快等四大特征。Goo
雷达成像与实时处理 第一课笔记
注重完整性、构建知识框架>细学知识 2022秋季课程的课堂笔记 2022/9/9 雷达成像原理与实时处理 第一课 1 雷达介绍： 连续波雷达一般是双天线，脉冲雷达一般是单天线加双工器。 2 合成孔径雷达（SAR）介绍 距离分辨率：C/2B，二维高分辨，点->图像 *SAR灰度图像与光学图像的对比：SAR成像全天时全天候，更强的地表表征区分能力。互补 *SA
c++视觉处理----固定阈值操作：Threshold()函数，实时处理：二值化，反二值化，截断，设为零，反向设为零
固定阈值操作： Threshold()函数 cv::threshold() 函数是OpenCV中用于执行固定阈值二值化操作的函数。它可以用来将图像中的像素值根据用户定义的阈值转换为二进制值（0或255），以便进行图像分割、物体检测和特征提取等任务。 cv::threshold() 函数的基本语法如下： double cv::threshold(cv::InputArray src,