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实时交互平台流程与技术分析

一、数据准备　　1、首先，我们需要用户的所有数据，使用MapReduce进行数据处理，生成业务宽表导入hbase与Redis，用于后续实时处理直接从Redis中获取相应数据，减少读写磁盘IO的消耗。...二、消息的接入　　1、传入的数据是经过二进制处理的，所以使用jetty轻量级服务对传入的报文进行接入解析，同时部署多个服务，使用nginx进行负载均衡。　　...三、storm处理　　1、使用集成的kafkaspout进行消息的接入代替storm的spout，降低工程复杂度，可直接编写bolt进行业务逻辑处理，随后进行数据的一次性过滤bolt，验证消息的正确性并并封装入对象中...2、通过消息中的相应主键，从Redis中加载该用户的全量数据，以便后续业务处理（存入hbase是以防redis出现问题进而再查询hbase，同时hbase中的rowkey做了散列，数据均匀分布在每个region

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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。...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。...关系确实很重要：元数据通常传达重要的关系（例如，血统，所有权和依赖性），这些关系可以提供强大的功能，例如影响分析，数据汇总，更好的搜索相关性等。...将所有这些关系建模为头等公民和支持对其进行有效的分析查询。多中心宇宙：我们意识到仅对单个实体（数据集）周围的元数据进行建模是不够的。...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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一小时搭建实时数据分析平台

实时数据分析门槛较高，我们如何用极少的开发工作就完成实时数据平台的搭建，做出炫酷的图表呢？...如何快速的搭建实时数据分析平台，首先我们需要实时数据的接入端，我们选择高扩展性、容错性、速度极快的消息系统Kafka，而实时数据仓库，由于 Druid提供了非常方便快捷配置方式，如果不想编写负责的Flink...和Spark代码，Druid绝对是一个不错的选择，有了数据仓库，我们必须需要一个可视化和交互式分析的平台，对druid支持最好的无疑是Superset了。...最终我们通过Kafka的实时数据接入能力，Druid的实时数据仓库存储，聚合能力，Superset的数据可视化与交互式分析能力，快速的搭建一套实时数据分析平台。...保存新建刚才的表进入表设置展示效果这里根据数据情况进行各种展示设置选择sqlLite 进行sql查询至此实时数据分析平台已经搭建完成，可以进行实时数据的接入，展示，分析等等工作。

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构建高效、灵活扩展的大数据实时分析平台

平台具有强大的功能，可迅速、可靠地管理大量数据，为您提供实时的业务智能以进行先进的大数据分析，从而将您的所有数据转变为效益。...三、应用场景： 1、大数据实时分析面向大数据的实时分析平台，基于Vertica无共享MPP架构和列式存储能力，可完美解决用户大数据量情况下数据实时分析问题，用户可实时捕捉数据运行情况，如电商运营大屏等...2、报表查询秒级响应面向大数据的实时分析平台，对于大数据量的明细数据、汇总数据，都能达到查询分析秒级响应，帮助各类报表用户解决报表慢的难题。...3、拖拽分析秒级响应面向大数据的实时分析平台，满足业务人员面向百亿级明细数据，实现高性能敏捷拖拽分析场景，数据加载后业务人员自助探索体验可达到秒级响应，提升用户操作和分析体验。...面向大数据的实时分析平台具有一整套内置分析功能，包括时间序列，地理空间，模式匹配等。这些功能可以帮助实现不同类型的数据分析。

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开源实时日志分析ELK平台部署

开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。...kibana 也是一个开源和免费的工具，他Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。...indexer，logstash indexer将日志收集在一起交给全文搜索服务ElasticSearch，可以用ElasticSearch进行自定义搜索通过Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示一、开源实时日志分析...点击“Discover”，可以搜索和浏览Elasticsearch中的数据，默认搜索的是最近15分钟的数据。可以自定义选择时间。 ? 到此，说明你的ELK平台安装部署完成。...刷新kibana，发现最新的测试数据显示到浏览器中，如下图所示： ? 到此，ELK平台部署和基本的测试已完成。

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腾讯实时分析平台Hermes介绍

关于实时分析系统我前面写个几篇文章分析，包括《实时分析系统(HIVE/HBASE/IMPALA)浅析》《MPP DB 是大数据实时分析系统未来的选择吗？》...《一套数据，多种引擎（impala/Hive/kylin）》《一套数据，多种引擎续---两种数据格式（Parquet/ORCfile）浅析》有兴趣的可以看看，为了解决实时分析的问题，主要分析的是MPP架构的软件...腾讯的Hermes系统，是开源的lucene演变而来，主要用的是搜索和索引技术，所以hermes也叫实时检索分析平台。这个是另外一个思路，可以值得看看。...一个基于搜索引擎技术的海量数据实时检索分析平台。侧重数据分析。 2. 数据规模从几亿到几万亿不等。最小的表也是千万级别。...参考资料： 1、关于hermes与solr，es的定位与区别 http://user.qzone.qq.com/165162897/2 2、Hermes实时检索分析平台 http://data.qq.com

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POSTGRESQL 逻辑复制与CDC捕捉构建实时数据分析平台

更重要的是CDC 对于系统的更改会比较少,并且不会太大影响数据库的性能. 实际上也有其他的方式来进行数据同步,例如有些数据库的binlog 和 trigger 都可以对数据库的数据进行捕捉和记录....基本上可以通过这样的数据记录配合其他程序来获取PG某张表的数据变动的情况,辅助自研的程序去捕捉这张表中的数据对需要同步数据到其他数据库,提供了一种方式....实际上这里主要应用的是PG 的逻辑复制,逻辑复制相对于PG的物理复制要灵活,例如数据的聚合 ? 实际上这个方式稍加利用就可以成为一个以PG数据库为基础的整体的数据汇聚和数据分发的平台....首先通过PG 本身的逻辑复制,将需要在多个数据库系统(一般是不同业务系统的数据库)将这些需要数据分析的表进行逻辑复制到PG 汇聚的机器上,然后产生CDC的数据,通过程序二次开发的方式将这些数据任意存储到其他的数据库或大数据平台...,这样的好处也是显而易见,由于现在ETL抽取数据时,大部分的ETL支持软件(实时数据)的软件并不是太多并且基本没有免费的,这样做基本上就可以支持一个业务实时数据分析的需求.

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如何设计实时数据平台（技术篇）

导读：实时数据平台（RTDP，Real-time Data Platform）是一个重要且常见的大数据基础设施平台。...在技术篇里，我们则会推荐整体技术组件选型；对每个技术组件做出简单介绍，尤其对我们抽象并实现的四个技术平台（统一数据采集平台、统一流式处理平台、统一计算服务平台、统一数据可视化平台）着重介绍设计思路；对Pipeline...，适合做模糊查询和OLAP分析场景分布式预计算系统 ✔ Druid/Kylin：预计算能力，适合高性能OLAP分析场景 1.2.5 计算服务平台Moonbox [1532317555763046347...对于RTDP架构来说，实时处理逻辑和即席处理逻辑的SQL可以通过调用Wormhole的RESTful服务和Moonbox的日志归集，可以基于此建设企业级血缘分析系统。...2.1.4 适用场景跨部门数据实时同步共享交易数据库和分析数据库解耦支持数仓实时ODS层建设用户自助实时简单报表开发等等 2.2 流算模式 2.2.1 模式描述流算模式，是指在同步模式的基础上

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如何设计实时数据平台（设计篇）

导读：本文将会分上下两篇对一个重要且常见的大数据基础设施平台展开讨论，即“实时数据平台”。...在上篇设计篇中，我们首先从两个维度介绍实时数据平台：从现代数仓架构角度看待实时数据平台，从典型数据处理角度看待实时数据处理；接着我们会探讨实时数据平台整体设计架构、对具体问题的考量以及解决思路。...、数据虚拟化、数据的近实时分析、敏捷交付方式等等一系列特性。...）数据平民化（可视化和自助配置能力）数据协作化（多租户和分工协作能力） 1)数据实时化（实时同步和流式处理能力）数据实时化，是指数据从产生（更新至业务数据库或日志）到最终消费（数据报表、仪表板、分析...因此，本文所讨论的实时数据平台，希望可以从数据处理角度解决OLPP问题，成为OLTP到OLAP实时流转缺失的课题的解决方案。下面，我们会探讨从架构层面，如何设计这样一个实时数据平台。

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ELK实时日志分析平台环境部署--完整记录

今天，在这里分享一下自己部署的ELK（+Redis）-开源实时日志分析平台的记录过程（仅依据本人的实际操作为例说明，如有误述，敬请指出）~ 一、概念介绍日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。...经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。...开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成： 1）ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务器...设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。在elasticsearch中，所有节点的数据是均等的。...界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

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ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台

ELK平台介绍在搜索ELK资料的时候，发现这篇文章比较好，于是摘抄一小段：以下内容来自：http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志...开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决我们上述的问题，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。...https://www.elastic.co/products Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源...Kibana 也是一个开源和免费的工具，它Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。...如图：Logstash收集AppServer产生的Log，并存放到ElasticSearch集群中，而Kibana则从ES集群中查询数据生成图表，再返回给Browser。

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如何构建构建高效、灵活扩展、面向大数据的实时分析平台？

平台具有强大的功能，可迅速、可靠地管理大量数据，为您提供实时的业务智能以进行先进的大数据分析，从而将您的所有数据转变为效益。...三、应用场景： 1、大数据实时分析面向大数据的实时分析平台，基于Vertica无共享MPP架构和列式存储能力，可完美解决用户大数据量情况下数据实时分析问题，用户可实时捕捉数据运行情况，如电商运营大屏等...2、报表查询秒级响应面向大数据的实时分析平台，对于大数据量的明细数据、汇总数据，都能达到查询分析秒级响应，帮助各类报表用户解决报表慢的难题。...3、拖拽分析秒级响应面向大数据的实时分析平台，满足业务人员面向百亿级明细数据，实现高性能敏捷拖拽分析场景，数据加载后业务人员自助探索体验可达到秒级响应，提升用户操作和分析体验。...面向大数据的实时分析平台具有一整套内置分析功能，包括时间序列，地理空间，模式匹配等。这些功能可以帮助实现不同类型的数据分析。

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Druid实时大数据分析原理

Druid Druid是一个分布式支持实时分析的数据存储系统，为分析而生，在处理数据的规模和数据处理实时性方面比传统OLAP系统有显著的性能改进。与阿里的druid无关。...；如果节点故障可借助ZK重新构造数据；Druid内置了容易并行化的集合操作，在直方图方面和去重查询方面采用近似算法保证性能，如HyperLoglog，DataSketches等实时分析：不可变的过去，...数据摄入实时摄入：Kafka 批量摄入：HDFS、CSV等数据查询原生Json查询，Http接口类SQL查询，支持大部分SQL语法（本书出版时还未支持） ---- 数据分析软件分类商业软件...HP Vertica Oracle Exadata Teradata 时序数据库 OpenTSDB InfluxDB 开源分布式计算平台 Hadoop Spark 开源分析数据库 Pinot Kylin...提供面对列的数据压缩存储，并使用Bitmap等技术对访问进行优化实时节点实时节点主要负责实时数据摄入，生成Segment数据文件； Segment文件的制造和传播实时节点通过Firehose来消费实时数据

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游戏数据实时监控和分析

概述为了更好的了解到游戏运行时的状态，对相关的功能和数据进行分析是很重要的，设计了本系统。现有的游戏数据大部分采用的是文本输出，备份，然后离线数据分析的方式,不能实时的监控的游戏的状态....相关技术: 1:产生日志服务器采用c++ 实现 2:日志监控服务器采用Java 实现 3: 采用hadloop分布式架构.为应付大规模数据和实时的要求，尽快对数据进行分析 4: 存储日志采用mongodb...架构图: 实现的难点： 1：日志直接入mongodb数据库，安全性和性能直接的权衡，以及那些日志入库和是不是要采用缓冲 2：不同用户的需求，日志分析服务器map,reduce实现的通用和性能权衡。...但对于实时的需求，可能没法采用固定的map,reduce算法了，可以考虑采用hadoop的streaming,用python来实现实现先从日志入mongodb开始吧发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处

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100亿小数据实时计算平台

2017年6月，开始数据分析的职业生涯，作为架构师，建立起一套基于.Net/.Net Core的小数据实时处理计算平台，这里记录学习过程中的点点滴滴！...数据分析的核心，可以理解为：Select xxx From table Where yyy Group By zzz 小数据计算平台的定位：数据量在1000万行到100亿行之间，传统关系型数据库算起来吃力...（Kafaka/RocketMQ）异步处理的统计，本身就属于实时计算数据分析的一种！...该平台的目标并非替代Hadoop，而是对中小型数据分析提供一种轻量级选择。...文章目录：借助Redis做秒杀和限流的思考大数据分析中Redis怎么做到220万ops 每天4亿行SQLite订单大数据测试（源码）小数据计算平台配套：关系型数据库，数据来源以及计算结果存储，推荐

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干货 | 携程实时大数据平台实践分享

今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来分享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴...，他们需要更为实时地分析和处理数据。...其实在这个统一的实时平台之前，各个部门自己也做一些实时数据分析的应用，但是其中存在很多的问题：首先是技术选型五花八门，消息队列有用ActiveMQ的，有用RabbitMQ的，也有用Kafka的，分析平台有用...最后就是数据和信息的共享不顺畅，如果度假要使用酒店的实时数据，两者分析处理的系统不同就会很难弄。所以在这样前提下，就需要打造一个统一的实时数据平台。...主要应用集中在实时的数据分析和数据报表上。

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手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台

本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台，那么，ELK 到底是什么呢？...ELK日志系统数据流图如下： ? 简短了解 ELK 是个啥后，让我们一起动手搭建 ELK 实时日志分析平台，首先安装 Elasticsearch。...Kibana 是为 Elasticsearch 设计的开源分析和可视化平台，你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互，你可以很容易实现高级的数据分析和可视化...到此为止，我们就成功安装了 Logstash，并通过 Logstash 将测试数据集写入 ES，同时我们的 ELK 实时日志分析平台就搭建完成了。...总结本文主要了解了什么是 ELK，然后通过实际操作和大家一起搭建了一个 ELK 日志分析平台，如果在搭建过程中有什么问题，欢迎留言交流讨论。

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一文轻松搞定ELK日志实时采集分析平台

Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。...Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。...Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志；最终将数据以直观的...，降低下游的压力；当下游的logstash或ES故障，也可以很好保证数据的完整性 logstash；消费kafka的数据，并将数据持久化到ES或者其他持久化框架 Elasticsearch；持久化数据，.../filebeat 1>/dev/null 2>&1 & ps -ef | grep filebeat file 产生日志数据并确定kafka是否拿到了数据 cd /tmp/kafka-logs/

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运用Spark加速实时数据分析

然而，随着信息化时代的发展，越来越多组织亟需使用更加快速的数据处理。这些需求来自各个领域的驱动，其中包括最近发展的流媒体技术、物联网、实时分析处理，这些也仅仅只是其中一部分。...它支持完整的用有向无环图（DAG）来展示数据的并行计算。它可以提高开发人员的经验。它提供了线性可伸缩性与数据本地化。它具有容错机制。...Spark用例可以部署在不同的生产场景中，其中包括在一个大型技术公司中运用Spark通过使用机器学习来进行个性化搜索；在一个金融系统中仅需数小时便可以处理数以百万计的股票分析，要知道相同的工作量下此前使用...Hadoop MapReduce起码得耗费一周的时间；在学术环境中进行基因科学研究；在视频系统中，Spark与Spark Streaming被用于处理流媒体及其分析；以及卫生保健领域中Spark被用于进行疾病的预测建模...因此，为了获得最佳性能的Spark，它需要成为一个更广泛的Hadoop基础数据管理平台的重要组成部分。此外，为了能在实时或者预测分析中得到更大收益，那么优化整个数据供应链也是至关重要的。

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实时数据分析：未来之路

实时分析的使用案例许多行业和活动可以通过实时流处理得到很大帮助。这种情况很快就从管理已经生成亦或是很久以前的数据转变为处理连续的数据流。...话虽如此，每个行业都会有独特的实时数据分析使用案例，使管理层或负责人员当从风险数据中产生的信息中发现风险和机会时能够立即采取行动。...实时数据分析具有实现优化决策的潜力，促进对关键事件更快速的响应，并且通常提取要点，从而大大提高业务洞察力。...流行预警系统 -实时传感器数据分析可以作为预防和准备的预警系统，帮助检测可能爆发的流行病。...实时数据分析为他们提供了获得这种能力的选择或者更多！

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