下载文档原格式
实时计算，流数据处理系统简介与简单分析发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key大数据实时计算流计算摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。
实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。
今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。
编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。
实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。
以下为作者原文：一．实时计算的概念实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。
实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。
主要应用的场景：1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况）2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。
比如说：昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。
二．实时计算的相关技术主要分为三个阶段（大多是日志流）:数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段下面具体针对上面三个阶段详细介绍下1）数据实时采集：需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。
目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
体育行业中的运动数据分析技术的使用方法随着科技的快速发展，运动数据分析技术在体育行业中扮演着越来越重要的角色。
运动数据分析技术可以帮助体育界的教练、运动员和球队做出更加明智的决策，优化训练计划，提高竞技表现。
本文将介绍体育行业中常用的运动数据分析技术及其使用方法。
一、运动数据采集与存储技术在体育行业中，运动数据的采集和存储是运动数据分析的基础。
常见的运动数据采集设备包括传感器、摄像机、智能手表等。
这些设备可以记录运动员的运动轨迹、速度、心率、加速度等关键指标。
在获取运动数据之后，需要将数据进行存储和整理。
云计算技术可以帮助体育机构建立大规模的数据库，方便数据的存储和管理。
此外，数据采集和存储技术还可以与物联网技术相结合，实现设备之间的无线互联，提高数据的实时性和准确性。
二、运动数据分析方法1. 数据可视化分析运动数据可视化分析方法可以将复杂的数据转化为直观、易懂的图表和图像，方便教练员和运动员理解和分析。
常见的数据可视化工具包括数据可视化软件、统计图表、动态平台等。
例如，通过绘制运动员的移动热图和速度分布图，教练员可以了解比赛或训练中运动员的运动路径和速度变化，从而改进训练计划和战术安排。
2. 数据挖掘与模式识别数据挖掘和模式识别技术可以帮助体育机构从庞大的运动数据中发现隐藏的规律和模式，提取有价值的信息。
例如，可以通过分析大量比赛数据，挖掘出不同球队或运动员的比赛策略、弱点和优势，为教练制定战术和训练计划提供参考。
此外，数据挖掘和模式识别技术还可用于身体素质评估和运动员选拔。
通过对大量运动员的身体数据和成绩进行分析，可以建立起科学合理的身体素质评估模型，辅助教练员进行选拔和训练。
3. 数据驱动的预测模型数据驱动的预测模型是根据历史数据和统计分析建立起来的模型。
该模型可以预测未来比赛或训练中的运动员表现和比赛结果。
例如，基于运动员过去的比赛数据和赛前训练数据，可以通过模型预测出运动员在某个特定环境下的表现和适应能力。
大数据平台的软件有哪些查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。
Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。
Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。
直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。
Phoenix最值得关注的一些特性有：嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的接口，包括元数据API可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT SELECT、用于删除行的DELETE通过客户端的批处理实现的有限的事务支持单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中紧跟ANSI SQL标准二、Stinger简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。
某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户在Hadoop 获得更多的查询匹配。
其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。
优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。
改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。
在Hive 社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。
Puma o pen
2
–系统体系结构
–PUMA 软件应用程序
–PUMA 操作用户界面(POI)–PUMA 资源管理器
–试验程序编辑器(BSQ -SSQ)–参数管理器(PAM)–标准名编辑器(NED)
–Puma Concerto 数据处理软件(PUC)
重要信息
5
6
–数据采集–监视功能
–手动或自动输出设定值–子系统、子设备的控制–公式计算–数据后处理
PUMA 功能简介
8
测量部分
发动机&测功机控制部分
9
-图形显示-字母数字显示
–在同一时间可以激活5个记录仪
–针对通道的采样频率设置
–在线分析
–手动/ 自动操作
–在线更改记录仪设置
–自动(试验程序)–POI 手动
–操作面板
–控制窗口
PUMA Explorer:–易于使用
–易于学习
–用户向导
15
BSQ:
–拖放式编程
–参数库/ 工具条
–流程图式试验程序
16
SSQ:
–以图形方式编辑试验程序步骤
–试验步骤序列可视化
18
19
哪些通道被定义？哪些参数要被保存?
–系统参数
(SYS)–Test Field Param.
(TFP)哪一发动机在何种条件下被测试?
–被测试单元参数(UUT)–试验参数
(TST)
参数从何处装载?
–主机数据库或本地数据库
参数综述
–INIT 公式–记录仪触发–内含的–实时公式解释程序
–参数库功能
–根据需要
23
24。
数据交换方案R E S U M E REPORT CATALOG DATE ANALYSIS SUMMARY目录CONTENTS •数据交换概述•数据交换技术•数据交换安全•数据交换流程•数据交换案例分析•数据交换的未来发展REPORT CATALOG DATE ANALYSIS SUMMAR Y R E S U M E 01数据交换概述数据交换的定义数据交换是指不同系统、应用程序或组织之间传输和共享数据的过程。
数据交换的必要性随着企业规模的扩大和业务范围的拓展，不同部门、业务系统之间需要进行数据共享和交互，以支持决策分析、业务流程优化等需求。
数据交换能够消除信息孤岛，提高数据一致性和准确性，提升企业运营效率和决策水平。
数据交换的标准和协议常见的标准有XML、JSON、CSV等，协议包括HTTP、FTP、SFTP等。
数据交换的标准和协议是实现不同系统间数据交换的基础，它们规定了数据格式、传输协议、安全控制等方面的规范。
企业可以根据自身需求选择合适的标准和协议，以实现高效、安全的数据交换。
REPORT CATALOG DATE ANALYSIS SUMMAR Y R E S U M E 02数据交换技术简单易用，适用于不同系统之间的数据传输。
文件交换优点数据库交换优点数据结构化，易于管理和查询。
缺点需要数据库连接和访问权限，可能存在安全风险。
API交换优点高效、灵活、可扩展性强。
缺点需要开发和维护API接口，技术门槛较高。
消息队列交换优点异步、解耦、高可用性、高扩展性。
缺点需要消息队列中间件的支持，技术门槛较高。
REPORTCATALOG DATE ANALYSISSUMMAR YR E S U M E03数据交换安全数据加密对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，常见的算法有AES、DES等。
非对称加密使用不同的密钥进行加密和解密，常见的算法有RSA、ECC等。
混合加密结合对称加密和非对称加密，以提高数据传输安全性。
Puma o pen
2
–系统体系结构
–PUMA 软件应用程序
–PUMA 操作用户界面(POI)–PUMA 资源管理器
–试验程序编辑器(BSQ -SSQ)–参数管理器(PAM)–标准名编辑器(NED)
–Puma Concerto 数据处理软件(PUC)
重要信息
5
6
–数据采集–监视功能
–手动或自动输出设定值–子系统、子设备的控制–公式计算–数据后处理
PUMA 功能简介
8
测量部分
发动机&测功机控制部分
9
-图形显示-字母数字显示
–在同一时间可以激活5个记录仪
–针对通道的采样频率设置
–在线分析
–手动/ 自动操作
–在线更改记录仪设置
–自动(试验程序)–POI 手动
–操作面板
–控制窗口
PUMA Explorer:–易于使用
–易于学习
–用户向导
15
BSQ:
–拖放式编程
–参数库/ 工具条
–流程图式试验程序
16
SSQ:
–以图形方式编辑试验程序步骤
–试验步骤序列可视化
18
19
哪些通道被定义？哪些参数要被保存?
–系统参数
(SYS)–Test Field Param.
(TFP)哪一发动机在何种条件下被测试?
–被测试单元参数(UUT)–试验参数
(TST)
参数从何处装载?
–主机数据库或本地数据库
参数综述
–INIT 公式–记录仪触发–内含的–实时公式解释程序
–参数库功能
–根据需要
23
24。
prom 指标-回复标题：深入理解Prometheus指标：一种系统监控的强大工具Prometheus，作为一个开源的系统监控和报警工具，已经在众多企业和组织中得到了广泛应用。
其核心特性之一就是其强大的指标系统，使得用户能够对系统的各种状态和行为进行精细的监控和分析。
本文将详细解析Prometheus的指标系统，帮助读者更好地理解和使用这一工具。
一、Prometheus指标的基本概念在Prometheus中，指标（Metric）是系统状态的基本单位。
每个指标都由一个名字和一系列的标签（Label）组成，用于描述特定的测量值。
这些测量值可以是任何可以被量化的事物，如CPU利用率、网络带宽、数据库查询次数等。
二、Prometheus指标的类型Prometheus支持四种主要的指标类型：1. Counter：计数器，表示只增不减的数值，通常用于记录事件的数量，如请求总数、错误总数等。
2. Gauge：仪表盘，表示任意的数值，可以增加也可以减少，通常用于表示瞬时状态，如CPU利用率、内存使用量等。
3. Histogram：直方图，用于记录数据分布的情况，如请求响应时间的分布。
4. Summary：摘要，类似于直方图，但提供更灵活的计算方式，如百分位数。
三、Prometheus指标的命名和标签在Prometheus中，每个指标都有一个唯一的名称，并且可以附带一组标签。
这些标签用于区分同一类型的指标在不同环境或条件下的表现。
例如，一个名为"http_requests_total"的Counter指标，可以带有以下标签："method"（HTTP方法）、"handler"（处理程序）、"status_code"（HTTP状态码）。
这样，我们就可以分别统计GET、POST等不同HTTP 方法的请求总数，或者200、404等不同状态码的请求总数。
大数据平台框架选型分析一、需求城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。
二、平台产品业务流程三、选型思路必要技术组件服务：ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管四、选型要求1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。
如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等五、选型需要考虑简单性：亲自试用大数据套件。
这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。
自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。
亲自做一个概念验证。
广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。
它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。
大数据如何在物联网高速公路上驱动分析请选中您要保存的内容，粘贴到此文本框大数据时代，快数据(fast data)有望给企业带来新的机遇。
智能手机、传感器和社交媒体产生了上百亿个数据节点，如果你没有能力对这些数据节点以及物联网作出响应，那快数据带来的商机将与你擦肩而过。
对于很多商业分析应用程序，快数据的分析和处理是大数据项目中不可避免的难题。
每当数据科学家从他们的大数据集(静态的)挖掘出新内容时，业务人员立刻就会去想从中赚钱的方法，同样，动态数据中巨大的经济利益也会促使快数据在商业中受到更多的重视，相信未来快数据会在商业中发挥更大的作用。
TIBCO这个公司从字面上可以理解为“有信息总线的IT企业”，它旨在为各种企业系统(如股票市场和交易应用程序)之间提供高速、低延迟的连接。
现在该公司致力于发展物联网(IoT)和快数据相关的技术，并将其作为自己的“两个第二优势”。
TIBCO市场部门高级总监告诉我们：“快数据首先要解决的是数据访问问题，即首先得访问到数据，现在我们正努力捕获所有不在防火墙保护范围内的数据，不管来自社交网络还是其他有API的来源。
例如，零售商使用BusinessWorks(该公司近期公布的旗舰版数据集成平台)可以通过客户的智能手机捕获客户地理位置数据，并且可以基于客户地理数据使用实时商品推荐系统。
“通过了解潜在客户的信息，从他们的大数据中发现用户爱好、特征，然后向客户推荐他们有可能喜欢的牛仔裤品牌以及类似商品，将客户介绍到商店，基于对客户信息的掌握，交易成功率被大大提高了。
当挖掘社交媒体数据以获得分析见解时，速度是至关重要的。
有一篇报道谈到过一个名字叫Blab的公司，该公司从社交媒体数据中提取信息，用以帮助广告商或公关公司作主题预测，判断哪些主题会有较好的传播效果(像病毒一样被传播和扩散)、哪些会石沉大海。
Ugam是另一家物联网公司，准确的说是一家分析应用开发商，这家总部在T exas的公司从物联网和快数据中发现了商机，它通过分析来源于社交网络的免费消费者数据，帮助零售商决定卖什么商品，以及将商品放在货架的什么位置。
