首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Flume+Kafka+Spark Streaming实现大数据实时流式数据采集

大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:

02

检信铸就品牌 创新引领未来-检信智能企业创新战略目标

本发明公开了一种语音情感和面部表情双模态识别系统,包括情感数据的输入及其预处理模块、情感特征提取模块以及特征融合情感识别模块;情感数据的输入及其预处理模块,用于选择和建立所使用的情感数据库,根据不同数据库的数据特征以及不同模态数据的特性选择预处理方法;情感特征提取模块,用于表情特征提取和语音特征提取,表情特征包括LBP特征;本发明在保留整体信息完整性情况下,考虑了不同模态特征,不同特征种类间的差异性,增强了特征层融合的性能,在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库,能快速分析和筛查精神病患者病情。

02
领券