OpenResty与Lua集成的实时数据处理项目

Talend 的实时数据 Demo 还挺实用的，主要是基于官方的Talend Big Data Insights Cookbook做的实战场景。你要用到的是Real-Time Big Data Platform，注意哈，这不是开源版本，需要去官网下载 IDE。不过你懂的，国内访问慢，所以我就把资源搬过来了，方便直接用。 配置部分讲得比较细，包括数据接入、流程、实时推送等。对做实时流和大数据的同学来说，还挺有参考价值的。是你在用Kafka或Spark Streaming搞事情的时候，看这个文档会少踩不少坑。 如果你刚接触 Talend，建议先过一遍文档，再结合下面这些相关文章来拓展理解。比如这个

Storm，作为一种实时流处理框架，自2016年以来一直在业界广泛应用。其高效处理实时数据流的能力，使其成为许多大型数据处理系统的首选工具之一。

项目概述 本项目深入探究Storm流计算框架及其生态系统，涵盖以下关键技术： Storm: 实时数据处理的核心框架，提供分布式、高容错的流式计算能力。 Trident: Storm之上的高级抽象，简化复杂流处理拓扑的构建。 Kafka: 高吞吐量的分布式消息队列，用于可靠地传输实时数据流。 HBase: 可扩展的分布式数据库，提供实时数据的存储和检索。 CDH: Cloudera Hadoop发行版，提供Hadoop生态系统组件的集成和管理。 Highcharts: 用于创建交互式数据可视化图表，展示实时数据分析结果。 项目亮点 通过实际案例学习Storm流计算项目的设计和实

Spark Streaming是Spark核心API之一，专注于支持高吞吐量和容错的实时流数据处理。随着数据技术的不断演进，它在实时数据处理领域展现出强大的能力和应用潜力。

本书详细介绍了基于Storm的开发环境搭建和实时系统测试的实用方法及实战案例，以及应用最佳实践将系统部署至云端的方法。你将学习到如何构建包含统计面板和可视化功能的实时日志处理系统。通过集成Storm、Cassandra、Cascading和Hadoop，了解如何建立实时大数据解决方案用于文字挖掘。书中涵盖了利用不同编程语言在Storm集群中实现特定功能，并最终将解决方案部署至云端的方法。每一步都应用了成熟的开发和操作实践，确保产品交付的可靠性。

专为机器数据打造的 SQL 数据库系统 CrateDB，简直是你搞实时监控和日志时的得力助手。它用 SQL 的方式结构化和非结构化数据，查询速度快得飞起，插入性能也不拉胯。比如你在做 IoT 项目或者大规模日志系统，CrateDB 上手真不费劲，查询、聚合、分区都顺。你甚至能把 JSON 直接丢进去，还能查它里的属性，不香吗？自动扩展做得挺不错，集群加节点就能自己搞定数据分布，省了不少麻烦。而且它支持各种 JOIN 操作，跟 Elasticsearch 比起来，功能丰富了不止一星半点。最让我喜欢的是它的实时写入和查询性能，每秒几万条数据进来都不怕，响应还快，系统还能自愈，这稳定性也太让人放心了

Flume结合Kafka和Spark Streaming，通过推拉模式高效地传输和处理实时数据。

Apache Flink作为一款强大的实时大数据计算框架，以其批流一体、高容错性、高吞吐低延迟、多平台部署等特性，成为了流处理领域的首选。深入解析了Flink的核心特点、容错机制、高吞吐低延迟的实现、大规模复杂计算以及基本架构。

深入探讨了 Flink SQL 在快手实际应用场景下的优化和扩展实践。内容涵盖快手如何基于 Flink SQL 构建高性能、可扩展的实时数据处理平台，并详细阐述了针对 Flink SQL 的性能调优、功能扩展以及运维管理等方面的经验和技巧。