实时更新

实时数据同步的搭建其实没你想的那么麻烦，关键是找对工具配好节奏。MySQL 的 binlog 配上Maxwell，就能把数据库的更新变成 JSON 消息丢进Kafka里。Kafka 的吞吐量挺大，稳得，就靠Spark Streaming来实时消费这些消息，后直接写进HBase。数据逻辑你可以灵活写，啥转换、过滤都能加上。HBase 的数据查询交给Phoenix就行，它能让你用 SQL 方式查 NoSQL 数据，挺方便的。整个流程跑起来，适合做日志、用户行为追踪这些需要实时反馈的业务。文档里讲得蛮细，从环境搭建到代码结构，甚至 Kafka 参数怎么配都写得明明白白，按着操作也不容易踩坑。对了，如

当鼠标移动时，图像的像素值将在图形标题栏中实时显示和更新。使用方法如下：假设 z=rand(10,10); h =图像（z） set(gcf,'WindowButtonMotionFcn', {@getPixelOnMouseMove,h});将鼠标移至图像上即可查看实时更新的图形标题栏中的像素值。欢迎指出错误和提出建议。

CheaperClicker 是个适合团队项目的小型数据库系统，简洁、实用。它的设计理念类似于 Kahoot，你可以用它来创建数字教室测验系统，学生通过手机实时回答问题，答案会实时展示在主屏幕上。系统的架构也挺简单，利用数据库的SortedSet存储分数，使用哈希来保存答案。这个项目适合用来做一些快速的原型验证，适合想要快速搭建在线答题系统的开发者。 如果你正在为课堂答题系统寻找方案，可以参考它的架构，尤其是实时更新机制，真的蛮实用的。 注意，如果你的用户量比较大，需要考虑进一步优化数据库和事件的效率，避免响应速度变慢。

MATLAB 学习必备资料，欢迎查阅。

Storm的工作流程可以概括为以下四个步骤： 用户将Topology提交到Storm集群。 Nimbus负责将任务分配给Supervisor，并将分配信息写入Zookeeper。 Supervisor从Zookeeper获取分配的任务，并启动Worker进程来处理任务。 Worker进程负责执行具体的任务。

Storm组件包含以下部分：Topology是storm中运行的一个实时应用程序。Nimbus负责资源分配和任务调度。Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。Worker运行具体处理组件逻辑的进程。Task是worker中每一个spout/bolt的线程。Spout在一个Topology中产生源数据流的组件。Bolt在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Tuple是一次消息传递的基本单元。Stream grouping是消息的分组方法。

流领域的明星选手，Apache Flink的实时能力挺出色的。它不是“批+流”，而是真正为流设计的底层架构，响应快、扩展性强，关键是对大数据场景挺友好，像金融风控、实时监控这种用它就挺合适的。 高吞吐、低延迟，是Flink的拿手好戏。它能稳定海量数据流，还支持事件时间窗口，不怕数据乱序。配上exactly-once的容错机制，数据一致性这块你基本不用操心，恢复也快。 API 这块，DataStream和DataSet分工明确。你要写批还是流都有得选。还有像FlinkML做机器学习、Gelly搞图计算的库也都比较全，写起来不绕弯。 和别的系统对接也方便，像Kafka、HBase、HDFS、YAR

Apache Flink 是个挺强大的流框架，主要大数据的实时流。Flink 的设计比较独特，既支持高吞吐的流，又具备批能力，给开发者了多灵活性。最吸引人的特性之一是Exactly-once语义，这意味着即使发生系统故障，也能确保数据的准确性。另外，Flink 的反压机制也蛮不错，能够在数据流量过大时自动调整，避免系统崩溃。Flink 的内存管理也挺智能，它在 JVM 内自己做了优化，避免了过多的垃圾回收。它的容错机制使用了分布式快照来确保数据的稳定性。在和其他流框架比如 Spark Streaming 的对比中，Flink 在时间和容错机制上做得比 Spark 更好。如果你正在做实时数据流，

Storm 简化了集群中实时计算的开发和扩展。它好比实时处理领域的 Hadoop，确保每条消息都被处理，并在小型集群中达到每秒百万级的处理速度。更强大的是，Storm 支持多种编程语言进行开发。

Matlab开发涉及实时遥测功能，包括获取加速度、档位、速度、温度和时间等变量。