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    Flume+Kafka+Spark Streaming实现大数据实时流式数据采集

    大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景,与我们的生活也息息相关,以手机流量实时统计来说,它总是能够实时的统计出用户的使用的流量,在第一时间通知用户流量的使用情况,并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案,如果采用离线处理,那么等到用户流量超标了才通知用户,这样会使得用户体验满意度降低,这也是这几年大数据实时流处理的进步,淡然还有很多应用场景。因此Spark Streaming应用而生,不过对于实时我们应该准确理解,需要明白的一点是Spark Streaming不是真正的实时处理,更应该成为准实时,因为它有延迟,而真正的实时处理Storm更为适合,最为典型场景的是淘宝双十一大屏幕上盈利额度统计,在一般实时度要求不太严格的情况下,Spark Streaming+Flume+Kafka是大数据准实时数据采集的最为可靠并且也是最常用的方案,大数据实时流式数据采集的流程图如下所示:

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    供输水管网无线监控系统

    供输水管网无线监控系统适应供水企业实现供水管网的压力、流量等远程在线监控,以科学的方式实现水管网科学调度,并通过压力值变动、夜间最小流量分析、发现管网爆管及漏损等问题。为保证供水工作的科学性,依靠现代计算机通信技术和传感技术,实施对供水管道的远程实时监测,并且能够自动传输到上级主管部门,监测输水管道、供水管道的压力、流量信息;及时发现管网故障,提高维护效率、降低损失,保障输水、供水质量,达到科学预警,减少成本,提高效率的目的;消除了供水管网“跑、冒、滴、漏”及“卡脖管”等问题,进一步降低了管网漏失率,扩大了行业收益。

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    泛终端的精细化智能防御体系建设

    终端安全按照“本体防护、责任落实、统一准入、安全可视、在运合规”的管控原则,采取终端防病毒、泛终端准入控制、桌面终端管理、DNS安全监测分析、终端威胁分析以及基于威胁的多维分析和集中管理等技术手段,通过采集终端侧的防病毒数据、桌管数据、EDR数据和网络层面的全流量威胁分析数据和范终端准入数据,以及DNS 解析数据,结合终端的威胁情报数据,实现从终端层面、网络分析层面到全局监测层面的多维数据打通和综合分析,做到针对终端的全局化的全流量的可视化综合分析与预警。实现针对网络终端设备的身份明确化、风险度量化、分析智能化和管理可视化的目标。

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