在处理一些比较耗时的任务并且不需要实时处理时，我们会将任务安排到队列中然后异步执行。
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
在 IoT 场景中，通常面临设备数量庞大、数据产生速率高、累积数据量巨大等挑战。因此，如何接入、存储和处理这些海量设备数据就成为了一个关键的问题。
随着数字经济发展，各行业数字化转型的深入和万物互联的发展趋势下，“数据即资产”成为企业共识，数据价值挖掘成为企业关注的重点。与此同时，随着企业对决策与分析时效性要求的日益提升，能够传递实时、可用信息的“热数据”价值逐步凸显。
腾讯游戏广告业务对数据准确性和实时性均有诉求，因此数据开发团队分别搭建了离线及实时数仓。技术视角下，这是典型的Lambda架构，存在数据口径不一致、开发维护成本高等弊端。在降本增效的大背景下，我们针对结合计算引擎Flink与数据湖技术Iceberg建设流批一体实时湖仓做了较多的探索和实践，已经具备可落地可复制的经验。借助Flink框架支持批处理作业的能力，我们实现了将流处理层和批处理层的计算层面统一于Flink SQL，存储层面统一于Iceberg。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。
数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始的时候，每个应用程序会产生、存储大量数据，而这些数据并不能被其他应用程序使用，这种状况导致数据孤岛的产生。随后数据集市应运而生，应用程序产生的数据存储在一个集中式的数据仓库中，可根据需要导出相关数据传输给企业内需要该数据的部门或个人。然而数据集市只解决了部分问题。剩余问题，包括数据管理、数据所有权与访问控制等都亟须解决，因为企业寻求获得更高的使用有效数据的能力。为了解决前面提及的各种问题，企业有很强烈的诉求搭建自己的数据湖，数据湖不但能存储传统类型数据，也能存储任意其他类型数据，并且能在它们之上做进一步的处理与分析，产生最终输出供各类程序消费。
近日，EMQX 开源版 v4.3.16、开源版 v4.4.5 与企业版 v4.3.11、企业版 v4.4.5 四个维护版本正式发布。
北京时间5月14日凌晨，OpenAI 春季新品发布会举行，新一代旗舰生成模型 GPT-4o来了。GPT-4o 的推出代表着技术进步的一大步，集成了文本、语音和图像三种模态，使人机交互更加自然和高效。
可以看到 definitely lost: 24 bytes in 1 blocks
大数据的应用场景一般分为离线处理场景和实时处理场景。这个放在传统开发这里也成立，都是一样的。
一个文件，统计文件中每个单词出现的次数，分隔符是\t。统计结果我们直接打印在控制台(生产上肯定是Sink到目的地)
在本篇博文中，我们深入探讨了六种主流的Java OCR（光学字符识别）技术解决方案，旨在为Java开发者提供全面的技术对比和实用指南。从开源神器Tesseract到云服务巨头Google Vision API，再到专业的OCR库如ABBYY，每种解决方案都将通过依赖引入、代码实例、GitHub上的数据集链接、应用场景对比以及优缺点分析进行详细介绍。无论是对于OCR新手还是经验丰富的开发大佬，本文都力求提供一份准确、易读、内容丰富的技术分享，确保每位读者都能找到满足其项目需求的最佳OCR解决方案。
1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。
近日，首届“IPv6技术应用创新大赛”全国总决赛圆满落下帷幕。经过层层选拔、激烈角逐，腾讯参赛项目“IPv6+时代下的腾讯天幕安全算力算法PaaS”凭借旁路部署、高阻断率、海量流量实时监控及处理、大数据实时处理分析、联动开放等核心优势，从1500余个项目中脱颖而出，成绩优异，荣获全国优秀奖以及北京赛区三等奖。
大多数人对离线处理和实时处理的区分，是用很感官的“快”、“慢”来完成。实际上，数据量小的情况下，离线处理也可以很快；数据量大的情况下，实时处理也可能很慢。
数据湖是一种不断演进中、可扩展的大数据存储、处理、分析的基础设施；以数据为导向，实现任意来源、任意速度、任意规模、任意类型数据的全量获取、全量存储、多模式处理与全生命周期管理；并通过与各类外部异构数据源的交互集成，支持各类企业级应用。
RK3588 NPU性能可谓十分强大，6TOPS设计能够实现高效的神经网络推理计算。这使得RK3588在图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域有着极高的性能表现。
随着物联网（IoT）的快速发展，对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理（NLP）技术作为人工智能的重要分支，正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用，通过实例演示如何构建智能边缘应用，提高响应速度和降低数据传输成本。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
这个效果可谓非常惊艳，真切的将真人照片转换为了漫画风格，而且支持多人处理，也是因此，一时间刷遍了抖音和朋友圈，周末两天的使用量达到了20亿次以上。
要说最近抖音最火的效果是什么，无疑就是上周推出的漫画效果，这里本人来对该效果进行一些技术分析。
Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性（Immutability），读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，HBase等各类大数据组件。
安防视频监控/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR平台可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台可拓展性强、视频能力灵活，能对外分发RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebSocket-FLV、HLS、WebRTC等视频流。
在配置好aidlux相关环境之后，玩转相关有趣ai案例demo后，相信你一定想更快了解更多开发应用。本次学习使用notebook开发环境，手写代码，玩转简单opencv函数调用手机摄像头，实现简单功能。
在某些场景中，数据的价值随着时间的推移而逐渐减少。所以在传统大数据离线数仓的基础上，逐渐对数据的实时性提出了更高的要求。
作为推送行业领导者，截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿（含海外），接入应用超过43万，独立终端覆盖超过10亿 （含海外）。个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。其次，作为推送技术服务商，个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求，例如：消息推送和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外，推送业务并不是单纯的消息
网易高级副总裁，网易有道CEO周枫 响应更快（不需要网络通信延迟），节省流量（不需要上传数据），可以实时处理视频（实时上传和处理视频不够快），对开发者更便宜（不需要租用服务器）。 这四个原因决定了手机端深度学习，将是下一个大浪潮 作者 | 周枫 上周WWDC上苹果发布的大量软硬件产品中，Core ML看起来是很不起眼的一个。简单来说，它是秋季正式上市的iOS 11新增的人工智能编程框架，让开发 者可以更方便地为App增加基于人工智能算法的功能。 关注人工智能或深度学习的产品和技术人员应该重视Co
要构建企业级数据中台，第一步就是将企业内部各个业务系统的数据实现互联互通，打破数据孤岛2，主要通过数据汇聚和交换来实现。
# bigdata-demo 项目地址：https://github.com/windwant/bigdata-service hadoop: hadoop hdfs操作 log输出到flume flume输出到hdfs hbase: HTable基本操作：创建，删除，添加表，行，列族，列等。 kafka： 测试 producer | consumer storm：实时处理消息 kafka集成storm集成hdfs 读取kafka数据=
在大数据处理领域，两种突出的数据架构已成为处理大量数据的流行选择：Lambda 架构和 Kappa 架构。这些架构为实时和批处理提供了强大的技术解决方案，使组织能够从其数据中获得有价值的见解。在本文中，我们将深入研究 Lambda 和 Kappa 架构，研究它们的主要特征、优点和注意事项。
本章教程为大家讲解FreeRTOS操作系统版本的二代示波器实现。主要讲解RTOS设计框架，即各个任务实现的功能，任务间的通信方案选择，任务栈，系统栈以及全局变量共享问题。同时，工程调试方法也专门做了说明。
超高清视频是视频技术继模拟、标清、高清后的新一轮代际演进。当前，视频从生产到传输再到播放的整条链路都在快步向超高清升级。各大视频平台纷纷上线4K专区，冬奥会等大型活动的8K直播更是让观众充分感受到了超高清的魅力。中国电子信息产业发展研究院发表的《超高清视频产业发展白皮书（2021年）》显示，我国4K终端已基本普及，超高清内容制作能力大幅提升，百兆以上带宽接入用户占比超90%，一个超高清的时代已然到来。 4K/8K超高清视频在分辨率与清晰度大幅提升的同时也带来了超高的码率，这对传输、处理、播放整条链路都是很大
本文主要介绍了在海量存储、海量业务的情况下，如何实现高可用的架构设计，并分享了在实现过程中遇到的挑战以及解决方案。包括使用分布式缓存、使用消息队列、集群管理、容量规划、异常流量清洗、业务监控、移动端支持等多个方面。
雷锋网按：本文内容来自涂图 CTO 邱彦林在硬创公开课的分享，在未改变原意的基础上进行了编辑整理。 几年前图片美颜教育了市场，到了直播时代，美颜同样成为直播平台的标配。女主播要是在直播中不能自动美颜，那只能靠更精致的妆容来补，而实时直播美颜技术恰好解决了这个问题。 目前最新的美颜技术已经发展到了 2.0 阶段，打个比方，如果美颜 1.0 只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜 2.0 基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。 硬创公开课特邀专攻直播美颜的
紧接上篇【rainbowzhou 面试3/101】技术提问，上篇从整体到局部，介绍了一下大数据存储以及测试人员如何进行测试的内容；本篇将介绍大数据处理以及处理过程中的测试方法，希望对大家有所帮助。
Autodesk资深系统研发工程师，从事平台架构方面的研发工作。曾在思科系统（中国）研发中心云产品研发部工作多年，全程参与了海量数据实时处理、分析系统的构建与实施，并参与了大规模分布式系统的服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作，在分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。译有《Storm实时数据处理》《高级C/C++编译技术》《JavaScript编程精解（原书第2版）》。
5G边缘计算工业网关，边缘计算就近处理海量数据，实现工厂大量设备高效协同工作，智能化自动化管理。
Spark Streaming 和 Spark 是 Apache Spark 生态系统中的两个重要组件，它们在处理数据的方式和目的上有着本质的区别，以下是对两者的详细比较以及如何使用它们进行数据处理的说明。
作者简介 胡健，携程框架高级研发经理，目前负责多媒体服务的构建和研发工作。 近些年携程业务突飞猛进，用户遍及世界各地。公司对用户体验也越来越重视，每一个小的功能改动、页面改版的背后，都有大量的A/B实验提供保障。与此同时，与用户体验息息相关的媒体文件的应用质量也被放到重要位置，如图片加载延时、成功率、清晰度等数据。 本文将分享携程图片服务架构，包括服务架构的演变过程，以及在生产上实际遇到的一些问题，避免大家重复踩坑。 一、服务架构 1、初始阶段 携程图片的服务架构主要经历了三次比较大的调整。早些年为了满足
智能交通安全监测系统是通过利用高性能处理器和先进的图像处理算法，实现对交通场景的实时监测、分析和预警，以提高交通安全水平。以下是基于RK3568处理器的智能交通安全监测系统产品的应用方案：
振弦传感器和振弦采集仪是岩土工程监测中重要的测量设备，可以用于测量土体、岩体和结构物的振动信息，从而评估其稳定性和安全性。本文将介绍一个完整的岩土工程监测案例，其中振弦传感器和振弦采集仪与在线监测系统相结合，形成一套完整的链条，以提高岩土工程监测的准确性和及时性。
我是在两年前随公司参加一个会议上知道的Flink,那是一家做大数据安全的公司，利用大数据分析安全威胁预警。当时会议上他们展示了三种流计算技术，大家应该都知道，也就是最常见的Storm、SparkStreaming与Flink。Storm的标记是‘过去’，SparkStreaming的标记是‘现在’，而Flink上的标记是‘未来’。当时我们的业务没有实时处理，所以对这方面不了解。但是我就记住了‘未来’这两个字。
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
隧道作为交通工程的重要组成部分，具有极高的安全风险，因此隧道安全监测是必不可少的。振弦传感器和无线振弦采集仪作为隧道安全监测的两种重要设备，能够有效地监测隧道的振动情况，提高隧道的安全性。本文将详细介绍振弦传感器和无线振弦采集仪在隧道安全监测中的解决方案。
不是所有的大数据都是有价值的，大数据只有“动起来”才能体现其价值，否则，很可能是无用的。很多有着海量数据流的公司，虽然有着大把客户资源和现金流，本来是非常适合进行大数据处理，但因为各种原因，这些数据依然存在服务器中，没有发挥一点价值。
实时处理是指从数据产生到根据该数据计算的结果产生之间的这段延迟可以满足业务的需求，假如业务需求是延迟不超过10ms，而你的处理延迟为15ms，就不能算实时处理，而假如业务要求处理数据的延迟为30min，而你的数据可以在20min内计算出来，这也算实时处理。
通过Github查找作者TommyZihao，在其aidlux_tutorial工程下找到“用手机摄像头玩转OpenCV”这个项目，并以压缩包的形式下载下来。
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