开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

利用Twitter的Streaming API w/jQuery？

利用Twitter的Streaming API w/jQuery是一种利用Twitter提供的Streaming API和jQuery库进行开发的方法。Streaming API是Twitter提供的一种实时数据推送接口，可以让开发者获取到Twitter上的实时数据流。而jQuery是一种流行的JavaScript库，可以简化开发过程，提供丰富的功能和易用的API。

使用Twitter的Streaming API w/jQuery可以实现以下功能：

实时获取Twitter上的推文：通过订阅Streaming API的推文流，可以实时获取到Twitter上的推文数据。可以根据关键词、用户、地理位置等进行过滤，只获取感兴趣的推文。
实时展示推文：可以使用jQuery来动态更新页面，将获取到的推文实时展示给用户。可以使用jQuery的DOM操作和动画效果，使页面更加动态和用户友好。
实时统计推文数据：可以通过Streaming API获取到的推文数据，进行实时的统计和分析。可以统计推文数量、热门话题、用户活跃度等信息，为用户提供更多的数据洞察。
实时交互和回复：可以使用jQuery来实现用户和推文的实时交互和回复功能。用户可以即时回复、点赞、转发推文，与其他用户进行互动。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，适用于部署和运行应用程序。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：提供稳定可靠的云数据库服务，支持高并发和大规模数据存储。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云对象存储（COS）：提供安全、稳定、低成本的云端存储服务，适用于存储和管理各类文件和多媒体资源。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能：提供丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai

相关搜索:使用Spark Streaming API测试Twitter Django,Twitter Streaming API(使用Twython或其他库)相关 twitter类的Python Twitter API错误 Twitter API或Rest API -仅使用jQuery检索数据？来自Youtube Live Streaming API的InvalidTransition Twitter API -如何获取Twitter时刻的完整列表如何获取特定twitter状态的图像url - Twitter API 如何使用twitter API获取Twitter上的用户图像？Twitter API上的'Follow‘问题带有Postman的Twitter Insights API Twitter API及其应用的逻辑获取转发Twitter REST API的favorite_count - twitter gem Twitter4j的twitter API凭据不正确 API与Spring Social的绑定(Twitter)Twitter API吸引粉丝最多的用户 Twitter API推文的时间范围 twitter api laravel 5中的循环从Twitter的API中过滤JSON 抓取特定推文的Twitter API 使用httr和GET的Twitter API

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

英雄惜英雄-当Spark遇上Zeppelin之实战案例

我们在之前的文章《大数据可视化从未如此简单 - Apache Zepplien全面介绍》中提到过一文中介绍了 Zeppelin 的主要功能和特点，并且最后还用一个案例介绍了这个框架的使用。这节课我们用两个直观的小案例来介绍 Zepplin 和 Spark 如何配合使用。

01

Spark Streaming编程指南

Overview Spark Streaming属于Spark的核心api，它支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理。它可以接受来自Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ和TCP

05

前端组件库_前端组件库有什么好处

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168343.html原文链接：https://javaforall.cn

01

Heron：来自Twitter的新一代流处理引擎应用篇

作者 | 吴惠君，吕能，符茂松责编 | 郭芮【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目，包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams，归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例，以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。在今年6月期的“基础篇”中，我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容，对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中，我们将Heron与其他流行的实时流处理系统（Apach

08

分布式Streaming Data Processing

现在的主流的互联网应用越来越依赖streaming data来提供用户一些interesting statistics insights。以linkedin为例，最近90天有多少人看过你的linkedin profile。看过你profile的人都是什么job title，他们都在那些公司工作。如下图，你应该如何实现这个功能呢？

03

分布式Streaming Data Processing - Samza

现在的主流的互联网应用越来越依赖streaming data来提供用户一些interesting statistics insights。以linkedin为例，最近90天有多少人看过你的linkedin profile。看过你profile的人都是什么job title，他们都在那些公司工作。如下图，你应该如何实现这个功能呢？

03

利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。

01

Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎

虽然SparkStreaming已经停止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择SparkStreaming。SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但还是可以满足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也做一个简单介绍。

01

都在追捧的新一代大数据引擎Flink到底有多牛？

提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。

02

记一次 org.apache.kudu.client.NonRecoverableException 的排查

在实时数仓的时候，遇到了 org.apache.kudu.client.NonRecoverableException，搞了好长时间，特此记录一下。

01

GitHub在其网站实现中移除对jQuery的使用

7月25日，一则发自Github员工的Twitter推文引起了不少开发者的关注和评论，以下是推文原文：

04

Spark Streaming——Spark第一代实时计算引擎

虽然SparkStreaming已经停止更新，Spark的重点也放到了 Structured Streaming ，但由于Spark版本过低或者其他技术选型问题，可能还是会选择SparkStreaming。 SparkStreaming对于时间窗口，事件时间虽然支撑较少，但还是可以满足部分的实时计算场景的，SparkStreaming资料较多，这里也做一个简单介绍。

01

Spark的Streaming和Spark的SQL简单入门学习

1、Spark Streaming是什么？ a、Spark Streaming是什么？　　Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算。而结果也能保存在很多地

09

flask 流式响应 RuntimeError: working outside of request context

1、问题最近要实现这样一个功能：某个 cgi 处理会很耗时，需要把处理的结果实时的反馈给前端，而不能等到后台全完成了再咔一下全扔前端，那样的用户体验谁都没法接受。 web 框架选的 flask，这个比较轻量级，看了下官方文档，恰好有个叫 Streaming from Templates 的功能： http://flask.pocoo.org/docs/patterns/streaming/#streaming-from-templates 可以满足需求，它以 generate yield 为基础，流式的返

07

Flink 1.7 文档翻译活动期待大家的参与 | ApacheCN

参与方式：https://github.com/apachecn/flink-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

01

让你真正明白spark streaming

spark streaming介绍 Spark streaming是Spark核心API的一个扩展，它对实时流式数据的处理具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。我们可以从kafka、flume、w

07

【Rust日报】2020-04-28 - gRPC, Streamers, Colorus

这个小哥Anshul Goyal写了一个关于gRPC入门的教程，有兴趣学习的同学们可以看看。很不错！

01

超越Spark，大数据集群计算的生产实践

Spark拥有一个庞大的、不断增长的社区，还有在企业环境中不可或缺的生态系统。这些生态系统提供了不同生产环境案例所需的许多功能。一般来说，Spark应用做的是机器学习算法、日志聚合分析或者商务智能相关的运算，因为它在许多领域都有广泛的应用，包括商务智能、数据仓库、推荐系统、反欺诈等。本文会介绍Spark核心社区开发的生态系统库，以及ML/MLlib及Spark Streaming的Spark库的具体用法，对于企业的各种用例及框架也进行了说明。数据仓库对任何业务来说，数据分析都是一个核心环节。对分析型的

06

实时流处理Storm、Spark Streaming、Samza、Flink对比

分布式流处理需求日益增加，包括支付交易、社交网络、物联网（IOT）、系统监控等。业界对流处理已经有几种适用的框架来解决，下面我们来比较各流处理框架的相同点以及区别。分布式流处理是对无边界数据集进行连续不断的处理、聚合和分析。它跟MapReduce一样是一种通用计算，但我们期望延迟在毫秒或者秒级别。这类系统一般采用有向无环图（DAG）。 DAG是任务链的图形化表示，我们用它来描述流处理作业的拓扑。如下图，数据从sources流经处理任务链到sinks。单机可以运行DAG，但本篇文章主要聚焦在多台机器上运行D

05

最新消息！Cloudera 全球发行版正式集成 Apache Flink

摘要：近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。

03

Stream 主流流处理框架比较(2)

在上篇文章中，我们过了下基本的理论，也介绍了主流的流处理框架：Storm，Trident，Spark Streaming，Samza和Flink。今天咱们来点有深度的主题，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流处理框架。

02

Github项目推荐 | 被昨天的股票吓哆嗦了吗，试试用Trump2Cash帮你赶紧脱坑

昨天（2019.05.06）的国内股市大家也都看到了，川普的一句推特威力真的太可怕了......（虽然今天涨了一点回去，但是本质上还是亏了呀）

05

大数据最新技术：快速了解分布式计算:Google Dataflow

问题导读 1.Dataflow当前的API支持什么语言？ 2.相比原生的map-reduce模型，Dataflow哪些优点？ 3.Dataflow与Cascading、Spark有什么区别和联系？介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建、管理和优化复杂数据处理流水线的方法，集成了许多内部技术，如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel。Dataflow当前的API还只有Java版本（其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接

09

Spark面试题汇总及答案（推荐收藏）

spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别

02

Spark面试题汇总及答案（推荐收藏）

spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别

03

一篇并不起眼的Spark面试题

spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别

03

一篇并不起眼的Spark面试题

spark是借鉴了Mapreduce,并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并进行了改进，spark生态更为丰富，功能更为强大，性能更加适用范围广，mapreduce更简单，稳定性好。主要区别

02

自己搭建在线IDE

之前，我看过各种OJ（OpenJudge）但是，还是没有自己做的好。所以，我就来写了这篇教程。环境这次，我打算使用这些： PHP 5.6 Nginx/Apache Python Python可以使用命令 For Ubuntu/Debian: apt install python3 -y For CentOS: yum install python3 -y 那么，环境安装就结束了代码部分刚刚，我们准备好了环境，现在就是代码部分。因为OJ需要在线运行代码的能力，所以我们在站点根目录下新建一个文件

02

一篇文章带你深入理解FlinkSQL中的窗口

时间语义，要配合窗口操作才能发挥作用。最主要的用途，当然就是开窗口、根据时间段做计算了。下面我们就来看看 Table API 和 SQL 中，怎么利用时间字段做窗口操作。在 Table API 和 SQL 中，主要有两种窗口：Group Windows 和 Over Windows（时间语义的文章推荐）

03

Spark 学习资源收集【Updating】

（一）spark 相关安装部署、开发环境 1、Spark 伪分布式 & 全分布式安装指南 http://my.oschina.net/leejun2005/blog/394928 2、Apache Spark探秘：三种分布式部署方式比较 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/ 3、idea上运行local的spark sql hive http://dataknock

09

Spark 2.0技术预览：更容易、更快速、更智能

在过去的几个月时间里，我们一直忙于我们所爱的大数据开源软件的下一个主要版本开发工作：Apache Spark2.0。Spark 1.0已经出现了2年时间，在此期间，我们听到了赞美以及投诉。Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的：用户所喜爱的我们加倍投入；用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题：更容易、更快速、更智能。更深入的介绍将会在后面博客进行介绍。

03

JS将字符串拆分为字符数组

有多种方法可以将字符串分割成字符数组，我更喜欢使用扩展操作符(...): <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <title></title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcss.com/twitter-bootstrap/4.3.

02

马蜂窝实时计算平台演进之路

MES 是马蜂窝统一实时计算平台，为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面，MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章，我们将从四个方面了解 MES：

03

bootstrap 文本处理

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" charset="utf-8">

03

带有Apache Spark的Lambda架构

市场上的许多玩家已经建立了成功的MapReduce工作流程来每天处理以TB计的历史数据。但是谁愿意等待24小时才能获得最新的分析结果？这篇博文将向您介绍旨在利用批处理和流处理方法的Lambda架构。我们将利用Apache Spark（Core，SQL，Streaming），Apache Parquet，Twitter Stream等实时流数据快速访问历史数据。还包括清晰的代码和直观的演示！

05

输入DStream和Receiver详解

输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数据，并将其存储在Spark的内存中，以供后续处理。 Spark Streaming提供了两种内置的数据源支持； 1、基础数据源：StreamingContext API中直接提供了对这些数据源的支持，比如文件、socket、Akka Actor等。 2、高级数据源：诸如Kafka、Flume、Kinesis、Twitter等数据源，通过第三方工具类提供支持。这些数据源的使用，需要引用其依赖。 3、自定义数据源：我们可以自己定义数据源，来决定如何接受和存储数据。

02

Comparison of Apache Stream Processing Frameworks: Part 2

In the previous post we went through the necessary theory and also introduced popular streaming framework from Apache landscape - Storm, Trident, Spark Streaming, Samza and Flink. Today, we’re going to dig a little bit deeper and go through topics like fau

04

案例-马蜂窝实时计算平台演进之路

MES 是马蜂窝统一实时计算平台，为各条业务线提供稳定、高效的实时数据计算和查询服务。在整体设计方面，MES 借鉴了 Lambda 架构的思想。本篇文章，我们将从四个方面了解 MES：

03

解决Octopress博客访问慢的问题

买了这个域名已经一周了，已经决定博客的面向群体为汉语用户。但是发现国内访问还是超级慢，慢的让人无法接收了，当然具体原因，大家都懂得。没办法，尝试使用过安全宝，速度并没有明显替身，反而搜索引擎收录加少了，遂弃用。于是只好自己修改Octopress程序了。修改之前的访问速度以分钟计数。修改完成之后，秒开了有木有。

02

分布式消息队列浅析

队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，跨机通信的场景需来需多，面临的问题不仅是消息投递问题，分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。

03

JQuery 获取选中select下拉框的value和text的值，合并成数组传给后端

提交格式 "workFences": [ { "fenceId": "ew32w2wf232fwer23", "fenceName": "区域q" }, { "fenceId": "ew32w2wf232fw543r23", "fenceName": "区域b" } ], test.json {"msg":"查询成功","code":1,

01

分布式消息队列浅析

一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低时延（因场景而异），传输透明，伸缩性强，有冗灾能力，一致性顺序投递，同步+异步的发送方式，完善的运维和监控工具，开源。

05

BigData--大数据技术之SparkStreaming

所有基于窗口的操作都需要两个参数，分别为窗口时长以及滑动步长，两者都必须是 StreamContext 的批次间隔的整数倍。

02

API场景中的数据流

原文地址：https://dzone.com/articles/data-streaming-in-the-api-landscape

00

从Storm到Flink：大数据处理的开源系统及编程模型（文末福利）

基于流计算的基本模型，当前已有各式各样的分布式流处理系统被开发出来。本节将对当前开源分布式流处理系统中三个最典型的代表性的系统：Apache Storm，Spark Streaming，Apache Flink以及它们的编程模型进行详细介绍。

05

BootStrap

为了增强跨浏览器渲染的一致性，我们使用了 Normalize.css，这是由 Nicolas Gallagher 和 Jonathan Neal 维护的一个CSS 重置样式库

01

Spark Streaming 整体介绍

1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，

01

Spark面试八股文（上万字面试必备宝典）

rdd 分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是 spark 框架上的通用货币。所有算子都是基于 rdd 来执行的，不同的场景会有不同的 rdd 实现类，但是都可以进行互相转换。rdd 执行过程中会形成 dag 图，然后形成 lineage 保证容错性等。从物理的角度来看 rdd 存储的是 block 和 node 之间的映射。

02

编码修炼 | 快速了解Scala技术栈

我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后，它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞，吸引力使我不得不飞向它，以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色，却是望眼欲穿，千呼万唤始出来。而Scala程序员，却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽，它在OO的方向上几乎走到了极致，硬将它拉入FP阵营，确乎有些强人所难了。而Scala则不，因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj

06

常用网络js链接大全(jQuery、bootstrap、vue、ECharts、easyUI、React、maven、Mybatis、Spring、SpringMVC、Redis)

https://code.jquery.com/jquery-3.4.0.min.js

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭