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  1. SparkStreaming:案例动手实战并在电光石火间理解其工作原理

  2. 流(Streaming),在大数据时代为数据流处理,就像水流一样,是数据流;既然是数据流处理,就会想到数据的流入、数据的加工、数据的流出。日常工作、生活中数据来源很多不同的地方。例如:工业时代的汽车制造、监控设备、工业设备会产生很多源数据;信息时代的电商网站、日志服务器、社交网络、金融交易系统、黑客攻击、垃圾邮件、交通监控等;通信时代的手机、平板、智能设备、物联网等会产生很多实时数据,数据流无处不在。平时用户都有网上购物的经历,用户在网站上进行的各种操作通过SparkStreaming流处理技术
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38502814
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  2. 流(Streaming),在大数据时代为数据流处理,就像水流一样,是数据流;既然是数据流处理,就会想到数据的流入、数据的加工、数据的流出。日常工作、生活中数据来源很多不同的地方。例如:工业时代的汽车制造、监控设备、工业设备会产生很多源数据;信息时代的电商网站、日志服务器、社交网络、金融交易系统、黑客攻击、垃圾邮件、交通监控等;通信时代的手机、平板、智能设备、物联网等会产生很多实时数据,数据流无处不在。平时用户都有网上购物的经历,用户在网站上进行的各种操作通过SparkStreaming流处理技术
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38706951