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离线和实时大数据开发实战

离线和实时大数据开发实战 2018-7-6 张子阳 推荐: 3 难度: 5 ?...实时处理：处理即时收到数据，时效主要取决于传输和存储速度，时间单位通常是秒甚至毫秒。 因为近线处理的边界比较模糊，所以这本书几乎没有做讨论，只是讲述了离线处理和实时处理。...值得注意的是，这里并没有绝对的一个划分，比如说Kafka作为数据采集既可以用于实时，也可以用于离线；Spark可以用于离线，Spark streaming则用于实时，仅仅是一个倾向度。...第二大部分，离线数据处理，介绍了Hadoop的两个组成部分HDFS和MapReduce。...第三大部分，实时数据处理，介绍了“第一代”实时流计算技术：Storm；“第二代”：Spark；“新生代”：Flink，以及未来有可能统一实时和离线的标准：Beam。

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如何区分大数据离线与实时场景

离线批处理与实时流处理的本质区别 离线与实时的区别并不是快慢 大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立，都是一样的。...实际上，数据量小的情况下，离线处理也可以很快；数据量大的情况下，实时处理也可能很慢。 离线和实时它本质的区别是在于，它处理的数据是有界数据还是无界数据。 究竟什么是离线处理场景？...流处理这种方式，你在任意一个时间去观察的时候，可能会发现多个阶段都会有数据存在。这是它们的不同之处。 小结：离线批处理与实时流处理的区分 离线批处理和实时流处理，这个概念大家一定要区分明白。...离线处理和实时处理，主要是针对于数据是有界是否有界。有界就是离线处理，无界就是实时处理。 离线的数据，它适合批处理这种处理方式去做计算。实时数据它适合流处理这种方式。...典型的离线批处理场景有数据仓库、搜索与检索、图计算、数据分析，这些都属于离线场景。 实时处理场景的话，有实时数仓、实时数据分析、流上机器学习等，所有需要实时处理的任务都属于这个场景。

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    大数据技术之_18_大数据离线平台_05_离线平台项目模块小结

    3、细节实现 数据清洗： 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用：将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。...3.1.2、重要细节： 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码（就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据） 错误数据的 Logger 输出 3.1.3 过程描述 传入数据非空判断 去除数据首位空格...3.2.2、重要细节： 开始清洗数据，首先使用 LoggerUtil 将数据解析成 Map 集合 将得到的存放原始数据的 Map 集合封装成事件以用于事件数据合法性的过滤（事件的封装依赖于一个枚举类，...使用事件的 alias 别名来区分匹配事件） 事件的封装要按照平台来区分 平台区分完成后，按照事件类型来区分（例如 en=e_l 等) 事件封装过程中涉及到事件数据完整性的清洗操作 数据输出：创建...，输出 Key 的类型为总维度（进行用户分析的组合维度），输出 Value 的类型为 Text（保存的是 uuid）读取数据时，要验证数据有效性。

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    大数据推荐系统实时架构和离线架构

    下面是推荐系统离线模式和实时模式的推荐架构。两种架构经常是相互辅助使用。 ?...推荐引擎 将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。 可视化显示 根据业务数据库的推荐信息，前端显示推荐结果。 2.2 实时模式过程 热门事件，爆款。需要实时推荐。...数据汇聚 原始日志通过flume汇聚到kafka集群。一部分数据发送给storm实时处理，另一部分发送给hdfs做离线处理。...实时处理 通过storm和sparkStreaming读取kafka的消息进行数据实时处理，统计当前的最新动态到推荐原料。 推荐引擎 将推荐结果导入到业务数据库，web推荐引擎根据数据库进行推荐。...Java SQL注入危害这么大，该如何来防止呢?

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    实时离线融合计算的数据同步实践

    实时批量融合计算时，一般需要批量将数据推送到hbase供实时使用。本文将通过两个典型场景--累计场景与最新分区场景，讨论批量和实时衔接的设计方案，解决批量延迟可能导致的问题。...累计场景在之前的文章中讲述了实时离线结合共同计算客户180天累积交易金额的场景。这种情况下批量是计算178~T-2的累计值，实时算T-1,T两天的累计值。...实时等到4号的时候使用这份数据，并汇总实时自行计算的3号~4号数据得到180天的汇总。...批量需要将商户名称和分类的映射关系推到hbase供实时使用。批量每日分区的数据可能不同，考虑批量晚批的因素，只需要推送最新分区的数据到hbase即可。一般情况下批量实时的衔接设计如下图所示。...这样即使3号晚批，批量在2号推送的数据中有rowkey为客户号__3号的数据，也能实现实时使用最新分区的映射。这样的数据冗余设计也给批量预留了一天的处理时间以及减少潜在的任务启停操作。

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    数据工程实践：如何通过 NoETL 实现离线+实时指标平台一体化落地

    摘要：本文深入探讨了企业在构建混合架构（离线+实时）指标平台时面临的三大核心工程挑战：统一语义解析、智能物化加速与开放生态适配。...然而，构建一个能同时高效处理离线与实时数据的混合架构，却是一条布满荆棘的道路。“传统离线数仓：虽具备成熟生态与成本优势，但其核心瓶颈在于时效性低。...统一的指标定义：将指标抽象为“基础度量 + 业务限定 + 统计周期 + 衍生计算”四大语义要素。无论是离线 T+1 的“月累计”，还是实时流的“滚动 1 小时窗口”，都通过同一套配置化语言定义。...客户验证：某汽车企业利用 Aloudata CAN 的统一指标服务，同时支撑了其内部达芬奇 BI、北斗分析平台及 AI 大模型等多个数据消费端，真正实现了指标资产的跨平台复用。...必须攻克三大工程难关：统一语义解析（融合离线/实时逻辑）、智能物化加速（保障秒级响应）、开放生态适配（避免新孤岛）是自研路上必须跨越的“鬼门关”，技术复杂度极高。

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    大数据开发：离线数仓与实时数仓

    数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。...1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。...2、实时数仓 实时数仓最开始是在日志数据分析业务中被广泛使用，后来在各种实时战报大屏的推动，实时数仓开始应用。...与离线计算相比，实时计算减少了数据落地，替换了数据计算引擎，目前纯流式数据处理基本上就只有Spark Streaming了，而Flink是批流一体的。...实时数据计算好结果后，可以落地到各种数据库中，也可以直接对接到大屏进行展示。 3、大数据环境下的两种数仓架构 Lambda 架构 Lambda架构核心就三个：批数据处理层、流数据处理层和服务层。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成...， 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。...计算规则 和统计stats_event&stats_view_depth表的数据不太一样， 我们采用每个统计指标写一个hql语句+sqoop语句的方法进行数据的插入操作。...也就是说分别统计订单数量和订单金额，而不是使用一张hive表同时保存多个指标的数据， 而是采用多个表分别保存不同指标的数据或者采用一张表非同时的保存多个指标的数据。...最终数据保存：stats_order。涉及到所有列。

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    UniAPP车牌实时离线扫描识别

    插件说明UniAPP车牌实时离线扫描识别(Android平台)标签：车牌实时识别 车牌离线识别 车牌实时扫描 车牌离线扫描 车牌实时离线识别 车牌实时离线扫描特点：1、使用方便，引入即可；2、响应快速，...2单行黄牌√3新能源车牌√4白色警用车牌√5教练车牌√6武警车牌√7双层黄牌√8双层武警√9使馆车牌√10港澳牌车√11双层农用车牌√12民航车牌√13摩托车牌√14危险品车牌√平台兼容性平台 是否支持支持版本...，此插件支持离线打包！！！...Android 离线打包原生插件另见文档 https://nativesupport.dcloud.net.cn/NativePlugin/offline_package/androidiOS 离线打包原生插件另见文档...= "file:///" + ret.image; } });4、压缩体积教程：将插件目录中文件lib-lpr-release.aar使用压缩工具打开，根据自己使用的Android平台进行保留

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    DataHub——实时数据治理平台

    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。...LinkedIn开源的Kafka直接影响了整个实时计算领域的发展，而LinkedIn的数据团队也一直在探索数据治理的问题，不断努力扩展其基础架构，以满足不断增长的大数据生态系统的需求。...联机与脱机同样重要：收集了元数据后，自然要分析该元数据以获取价值。一种简单的解决方案是将所有元数据转储到脱机系统（如Hadoop），在该系统中可以执行任意分析。但是，我们很快发现仅支持离线分析还不够。...前者适合离线，后者适合实时。 DataHub的API基于Rest.li，这是一种可扩展的，强类型的RESTful服务架构，已在LinkedIn上广泛使用。...更多实时数据分析相关博文与科技资讯，欢迎关注 “实时流式计算”

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    实时与离线处理的区分

    一秒读懂全文： 在数据处理时，如果数据是有界的，便是离线处理；如果数据是无界的，便是实时处理。 基本释义： 大多数人对离线处理和实时处理的区分，是用很感官的“快”、“慢”来完成。...实际上，数据量小的情况下，离线处理也可以很快；数据量大的情况下，实时处理也可能很慢。...对于离线和实时处理的定义，严格来说，在数据处理时，如果数据是有界的，便是离线处理；如果数据是无界的，便是实时处理。 如果数据集在被程序处理时，总大小是固定的，那它就是有界数据。...数据被处理完成后，计算任务就可以释放掉了。所以批处理方式是更加适合的。 如果数据集在被程序处理时，数量和大小是无法确定的（数据在源源不断产生），那它就是无界数据。...此时计算任务需要持续运行，等待实时产生的数据从而完成处理，所以流处理方式是更加适合的。 今日台词： “凡事都有可能，永远别说永远。”《放牛班的春天》

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    别再迷信离线数仓了，用流处理把实时指标平台（实时 OLAP）真正“跑起来”

    别再迷信离线数仓了，用流处理把实时指标平台（实时OLAP）真正“跑起来”说句掏心窝子的话，这几年我看过太多所谓的「实时指标平台」。...：数据一来就算状态提前维护查询阶段只做轻量聚合甚至直接读结果这才是实时指标平台该走的路。...一开始能接受，后来老板看了实时大屏：“为啥用户已经下单了，这里还没涨？”“为啥报警总是慢半拍？”业务对实时的容忍度，是会被平台惯坏的。...3️⃣Lambda架构，算两遍离线一套实时一套对账一套最后的结局通常是：实时不准，离线太慢，对账没人看说白了，这不是技术问题，是认知问题。三、流处理适合干什么？...一句话讲清楚我常跟团队说一句话：流处理最擅长的，不是“算复杂”，而是“持续维护结果”实时指标平台，本质就是：连续数据流有明确维度有稳定指标口径有时间窗口这四点，天生就是流处理的主场。

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    一文搞懂：离线数据、实时数据究竟该如何选择

    提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样拒绝? 一、什么是离线数据、实时数据?...例如，你熬夜赶在双十一晚上的最后1分钟，成功付了尾款，在双十一实时统计大屏中，GMV的值又滚动了一下。...主要优点: 数据时效性强，可以做到秒级或者毫秒级时延，“所见即所得”。 缺点 需要不停的进行数据计算，即每秒钟或者每分钟进行数据清洗和计算，集群资源消耗大。...所以，在数据分析场景下，离线数据为主，实时分析要有但不宜过度追求实时性。一般的数据可视化平台，有一个实时数据模块就可以了，其他的主题分析以离线数据为主。...所以在CDP用户运营平台的标签建设时，既需要有离线标签，也需要有实时标签。

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    Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR...计算规则 活跃会员(active_member)计算规则： 计算当天(确定时间维度信息)的pageview事件的数据中memberid的去重个数。...(这里只所以选择pageview事件，是可能会存在一种可能： 某个会员在当天没有进行任何操作，但是他订单支付成功的操作在今天在被触发， 这样在所有数据中就会出现一个java_server平台产生的订单支付成功事件...最终数据保存： stats_user和stats_device_browser。 涉及到的列(除了维度列和created列外)：active_members。

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