引言在当今的数据驱动时代，实时数据处理变得越来越重要。无论是金融交易、社交媒体分析还是物联网设备监控，都需要对海量数据进行快速而准确的处理。...Pandas作为Python中最为流行的数据处理库之一，提供了强大的工具来处理结构化数据。本文将从基础到高级，逐步介绍如何使用Pandas进行实时数据处理，并解决常见的问题和报错。...对于实时数据处理来说，Pandas的优势在于其高效的内存管理和灵活的数据操作能力。1.1 DataFrame与SeriesDataFrame 是一个表格型的数据结构，包含有行和列。...25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)print(df)二、实时数据处理的基础实时数据处理通常涉及到从多个来源获取数据...value, int): df['Age'] = valueelse: raise ValueError("Invalid input type")结语通过以上介绍，我们可以看到Pandas在实时数据处理方面具有强大的功能
本文将从基础到高级逐步介绍Pandas在实时数据处理中的应用，涵盖常见问题、常见报错及解决方案，并通过代码案例进行详细解释。...二、实时数据处理的基础概念实时数据处理是指对不断流入的数据进行即时处理和分析。与批处理不同，实时数据处理要求系统能够在短时间内响应并处理新到达的数据。...增量更新数据在实时数据处理中，数据通常是不断更新的。为了保持数据的最新状态，我们需要支持增量更新。...五、总结Pandas是一个功能强大且灵活的数据分析库，在实时数据处理方面具有广泛的应用。通过合理使用Pandas的各种功能，可以有效地处理和分析实时数据。...本文介绍了Pandas在实时数据处理中的基础概念、常见问题及解决方案，并通过代码案例进行了详细解释。希望本文能帮助读者更好地理解和掌握Pandas在实时数据处理中的应用。
大致的意思就是，这是一个实时数据处理系统，可以横向扩展、高可靠，而且还变态快，已经被很多公司使用。 那么什么是实时数据处理系统呢？...顾名思义，实时数据处理系统就是数据一旦产生，就要能快速进行处理的系统。...对于实时数据处理，我们最常见的，就是消息中间件了，也叫MQ（Message Queue，消息队列），也有叫Message Broker的。
简要回顾一下，上一篇我们介绍了Streaming，批量与流式计算，正确性与推理时间的工具，数据处理模式，事件事件与处理时间，窗口化。 在这篇文章中，我想进一步关注上次的数据处理模式，但更详细。...二、Streaming 102 刚才的处理还是通用的批处理方式，延迟很大，但我们已经成功把每个窗口的输入都计算了，我们目前缺乏一种对无限数据处理方法，还要能保证其完整性。...而最终，我们将平衡正确性，延迟和成本问题，得到最适合自己的实时流式处理方案。
简要回顾一下，上一篇我们介绍了Streaming，批量与流式计算，正确性与推理时间的工具，数据处理模式，事件事件与处理时间，窗口化。 在这篇文章中，我想进一步关注上次的数据处理模式，但更详细。 ...二、Streaming 102 刚才的处理还是通用的批处理方式，延迟很大，但我们已经成功把每个窗口的输入都计算了，我们目前缺乏一种对无限数据处理方法，还要能保证其完整性。...而最终，我们将平衡正确性，延迟和成本问题，得到最适合自己的实时流式处理方案。
然而，互联网时代的来临，高吞吐的实时数据处理也成了在线平台的刚需，这也极大促进了实时计算框架的发展。...一、流数据处理框架 流数据处理框架按照其实现的方式，也可以分为逐条处理和微批量(micro-batching)处理两种(如图1所示)，Storm和Flink属于前者，Spark Streaming属于后者...Flink和Spark则既可以支持批处理，也可以支持流处理，但两者对数据处理的设计似乎正好相反，Flink会把所有数据处理当成流数据来处理，即使处理静态的有界数据；Spark则将所有数据处理转化为批处理...auto.leader.rebalance.enable=true，让partitionLeader的分布更均衡 10、num.io.threads配置成min(2*disk_num , cpu_core+1)，以达到较高的IO处理速率 三、携程机票实时数据处理架构实践及应用...图2 携程机票实时数据处理架构 图2为携程机票当前采用的实时数据处理技术栈。在实时处理框架选择上，我们采用了Storm和Spark Streaming，主要针对不同时延需求的业务场景。
本文将从目前主流实时数据处理引擎的特点和我们面临的问题出发，简单的介绍一下我们是如何搭建实时数据处理系统。...特别需要注意的一点，在数据处理的过程中需要我们自己来剔除已经处理过的数据，因为 Storm 的语义会可能导致同一条数据摄入两次。灰度发布期间（一周）对数据完整性进行验证，数据完整性为100%。...实时数据平滑处理 数据预测层：实时的数据预测可以帮助我们对到达的数据进行有效的平滑，从而可以减少在某一时刻对集群的压力。...实时数据计算策略 策略层：Key/Value 模式更适应于实时数据模型，不管是在存储还是计算方面。...在技术框架演进层面，对流式数据进行高度抽象，简化开发流程；在应用端，我们后续希望在数据大屏、用户行为分析产品、营销效果跟踪等 DW/BI 产品进行持续应用，通过加快数据流转的速度，更好的发挥数据价值。
在数字化浪潮中，数据呈爆发式增长，实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控，到电商平台的用户行为分析，各行业都急需能快速处理海量数据的工具。...三、强大容错，确保数据一致性 在分布式数据处理中，故障难以避免。Flink的容错机制堪称一大亮点，其核心是检查点（Checkpoint）。...例如在物联网数据处理中，传感器持续产生海量数据，即便部分节点出现故障，Flink也能保障数据处理的连贯性和正确性 。...六、批流一体，统一数据处理范式 Flink打破了批处理和流处理的界限，将二者融合在同一框架中，使用相同的API进行操作。无论是处理历史的批量数据，还是实时的数据流，Flink都能轻松应对。...随着各行业数字化转型加速，对实时数据处理的需求持续攀升，Flink必将在更多场景中发挥关键作用，助力企业在数据驱动的时代抢占先机，创造更大价值。
WebSocket网上很多教程，这里不详细描述。简单来说：WebSocket协议是基于TCP的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工(full-dupl...
Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。...Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
大数据处理必备的十大工具 1....Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
作者有以下三大理由： • 网页数据的量级比公开数据大的多，仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果：GPT3 论文中说自己模型参数是175B，使用了大约300B的token数量进行模型训练，但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦：网页数据有固定的格式，我们可以根据html上面的标签进行处理，而专有数据因为来源很杂，格式不统一等原因，甚至需要一份数据，一种处理方式很费时间。...The pile是一个高质量数据集，作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏：有大量的情色、...聊天记录数据6提供了一个建模实时人类交互的机会，这种交互具有其他社交媒体模式通常不具备的自发性。 • EuroParl: 一个多语言平行语料库，最初是为了机器翻译而引入的。...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。...在过去，统一这两种数据是不可能实现的，因为他们有着不同的性能需求：当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作，而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新，但是数据体积更大，而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着，Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础，其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等，同步进行垃圾回收将解决非常大的问题。
.PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源：TechTarget
它是一个对实时性要求极高的计算模式。如果数据处理不及时，就会很容易导致过时、没用的结果。...从这些分析中可以看出，使用流计算进行数据处理，一般包括 3 个步骤，如下图所示： ? 一，提交流式计算作业。 流式计算作业是一种常驻计算服务，比如实时交通监测服务、实时天气预报服务等。...流计算适用于需要处理持续到达的流数据、对数据处理有较高实时性要求的场景。为了及时处理流数据，流计算框架必须是低延迟、可扩展、高可靠的。...数据处理后可能输出新的流作为下一个 Bolt 的输入。每个 Bolt 往往只具备单一的计算逻辑。...MapReduce 可以说是一种批量计算，与我们今天介绍的用于实时数据处理的流计算，是什么关系呢？ 虽然流计算和批量计算属于两种不同的计算模式，但并不是非此即彼的关系，只是适用于不同的计算场景。
为了驾驭这些数据洪流，选择合适的实时数据处理框架至关重要。今天，我将和大家聊聊如何选择合适的实时数据处理框架，并通过一个具体项目展示其应用。...引言我记得第一次接触实时数据处理时，面对纷繁复杂的数据流，感到有些无从下手。...希望通过本文的分享，能让大家对实时数据处理有更深入的了解。实时数据处理框架的选型选型时需要考虑以下几个关键因素：数据吞吐量：框架能否处理高并发、大数据量的实时数据流。...实时数据处理框架的应用为了展示如何应用这些框架，我们以一个股票市场数据实时分析的项目为例，详细介绍其实现过程。...实时数据处理我们使用Flink从Kafka中读取股票数据，并进行实时处理和分析。
本文约6500字，建议阅读13分钟 本文将介绍近年来推荐大模型的演进，以及其中一些重要的技术点。...[ 导读 ] 本文将介绍近年来推荐大模型的演进，以及其中一些重要的技术点（本文基于2022年底在DataFun的分享成文，仅代表当时的技术和业务情况）。 主要内容包括四大部分： 1....从结果来看，前面使用非深度模型解决在线实时问题带来的收益也很大。 信息流推荐与商品的推荐不同，信息流推荐基本都是大规模实时深度结构。...这块也有一些难点和分歧点，比如：特征实时并不是模型实时的替代方案，对推荐系统来讲，模型学到的才是比较重要的；另外在线学习确实会带来一些迭代上的问题，但在绝对收益前，都是可以花时间克服的。...无论是不是实时、在线学习，都达不到强一致性。
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340 亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存 基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。...适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字 基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当 然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。
LOB (Large Objects) 分为：CLOB和BLOB，即大文本和大二进制数据 CLOB：用于存储大文本 BLOB：用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB...,没有CLOB，mysql存储大文本用TEXT TEXT 分为：TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT BLOB 分为：TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和...java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 大文本数据操作...; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //大文本要使用流的形式。...); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数，因为mysql根本支持不到那么大的数据
效果展示 1.动态实时更新数据效果图 2.鼠标右键切换主题 一. 确定需求方案 1. 屏幕分辨率 这个案例的分辨率是16:9，最常用的的宽屏比。...在实际应用中，也可以视情况选择j监测后端数据实时更新，实时推送到前端的方式； 三.编码实现 （基于篇幅及可读性考虑，此处展示部分关键代码） 1....echarts.init(document.getElementById(container), gTheme); option = { title: { text: "股票市值实时监测...-- 浏览器中输入网址查看大屏（端口为 main.py 中的 port 参数定义） --> http://localhost:88/static/index.html 五. 运行效果 六.
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