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。
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。
学习本文，你将了解spark是干啥的，以及他的核心的特性是什么，然后了解这些核心特性的情况下，我们会继续学习，如何使用spark进行数据的采集/清洗/存储/和分析。
最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
Storm是什么 Storm 是一个分布式数据流处理系统，用于大规模数据的实时处理。 例如用户在购物网站中会产生很多行为记录，如浏览、搜索感兴趣的商品，就可以使用Storm对这些行为记录进行实时分析处
ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有自包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据学习路线 java(Java se,javaweb) Linux(shell,高并发架构,lucene,solr) Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume) 机器学习(R,mahout) Storm(Storm,kafka,redis) Spark(scala,spark,spark core,spark sql,spark streaming,spark
针对第一个问题，就是ETL技术-数据的抽取，清洗，加载。传统数据抽取、清洗、加载是无法做到的。例如一个1TB的数据，需要抽取一些客户的基本信息。上万的文件，多种数据库，每个数据库有很多节点等，这些问题如何解决。第二是时间问题，如果这个ETL过长需要半个月时间，那么就没有意义的。
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。
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark，Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。利用PySpark中的Py4j库，我们可以通过Python语言操作RDDs。
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。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
原文地址：http://www.aboutyun.com/thread-9581-1-1.html **笔试类型： ** 1、 java基础类： 2、 linux基础： **面试问答： **1、讲项目经验： 问的很细，给纸，笔，让画公司hadoop的项目架构,说几条业务数据，然后经过平台后，出来成什么样子； 2、java方面： io输入输出流里有哪些常用的类，还有webService,线程相关的知识； 3、linux： 问到jps命令，kill命令，问awk,sed是干什么用的、还有hadoo
大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark（Python的Spark API）进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤，并提供示例代码和技术深度。
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。
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
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。
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
# 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=
Spark作为一个开源数据处理框架，它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里，能大大地提高处理速度，特别是复杂的迭代计算。Spark主要包括SparkSQL，SparkStreaming，Spar
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。
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
9个最佳的大数据处理编程语言 大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析
大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。
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。
由于每个人在通讯过程中，实时获取的数据方式不同。下面构造数据模拟通讯数据实时输入。
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。
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。
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）》。
掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，搭建Hadoop（CDH）集群，为大数据技术学习打好基础。
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。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
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。
拜读了xiaix关于Shodan的全面介绍：《Shodan新手入坑指南》，受益匪浅。SQL Server的弱口令入侵案例层出不穷，利用工具也大量存在，本文以MSSQL服务器为切入点，以解决批量目标发现为目标，介绍了一种基于Shodan Python库的攻击方法。希望能给有类似需求的同学提供参考。 01 基本思路 首先利用Shodan的Python库获取并实时处理MSSQL服务器IP及1434端口Banner，得到IP和MSSQL连接端口的组合列表；然后利用Hydra进行字典口令攻击。 SQL Server服
深入比较 Apache Flink和 Apache Spark，探索它们在数据处理方面的差异和优势，以帮助您确定最适合的数据处理框架。
距离 GPT-4o 发布几天后，OpenAI 又上新了。这次，他们瞄准 ChatGPT 的数据分析功能，那些折线图、柱状图、饼图等分析起来毫无压力。
At Lyft we dynamically price our rides with a combination of various data sources, machine learning models, and streaming infrastructure for low latency, reliability and scalability. Dynamic pricing allows us to quickly adapt to real world changes and be fair to drivers (by say raising rates when there's a lot of demand) and fair to passengers (by let’s say offering to return 10 mins later for a cheaper rate).
期待已久的 Zynq MPSOC 电子书终于上线了， 书名为《Exploring Zynq MPSoC With PYNQ and Machine Learning Applications》， 是当年ZynqBook（http://www.zynqbook.com/）的升级版本（ZYNQ架构分析）。在新版本中，不仅仅介绍了MPSOC的体系结构和应用场景，更是结合当前应用最广的PYNQ框架和机器学习应用进行分析。是一本不可多得的免费电子书籍。
青年失业率的增长是一个严重的社会问题，对年轻人的就业前景和社会稳定都带来了负面影响。许多年轻人面临着就业匹配的困境，他们往往无法找到与自己技能和兴趣相匹配的工作。这导致了青年失业率的上升。为了解决这个问题，我们需要一种方法来实时监测和分析就业市场的数据，以便更好地匹配求职者和雇主。
Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html
大家好，我是峰哥，夏天已经来了，小麦马上要丰收了，今天分享一篇关于未来数仓架构发展方向的文章。
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。
上次搞的暗通道去雾的算法交给老师就算是交差了，当时也就是个调研而已。前几天又被老师叫过去说还是需要720p(1280*720)图像的实时处理，看能不能再做一些优化，让我和一个职工商量着来，于是又看了两天的去雾。还是有一些进展，总结一下。
基于深度学习的交通流量检测系统 深度学习|人工智能|数据分析|VUE|SpringBoot
前面已经给大家分享了mitmproxy的环境配置和基本使用，文章浏览量很高，相信对抓包工具感兴趣的朋友，已经熟练运用起来了。
2017/12/18 MONDAY 实时处理：Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集，将数据推送给Kafka，kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者，对采集上来的数据进行实时处理，并通过Web在前端进行展示。与此同时，我们能够实时统计和分析车辆的在线总数，轨迹点总数，对此做一些相关应用。 数据来源 主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据，数据格式为json 数据采集 通过Flume的拦截器对日志进行预处理，
从下游应用市场来看，通信和工业市场份额位居FPGA芯片一二位，同时通信市场份额有望持续提升。但是目前通信和工业市场趋于稳定，FPGA厂商一直推AI市场，但是AI市场目前被ASIC和显卡牢牢占据，FPGA被市场上认可度也不高。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会针对scala语言做单独讲解）。书归正传，下面整体介绍一下Spark生态圈。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。
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