实时数据分析

当前话题为您枚举了最新的 实时数据分析。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Impala 2.1: 高效实时数据分析
基于 Hadoop 大数据集群的实时数据分析工具 Impala 2.1 Impala 2.1 是构建于 Hadoop 生态系统之上的高性能分析数据库。它可以直接对存储在 HDFS 或 HBase 中的数据进行交互式查询,无需数据移动或转换,从而实现快速数据分析。 Impala 2.1 的优势: 低延迟查询:Impala 使用 MPP 架构和 LLVM 代码生成技术,提供闪电般的查询速度。 灵活的数据格式支持:支持多种数据格式,包括 Parquet、Avro、TEXT 和 JSON,方便用户直接查询数据。 与 Hadoop 生态系统集成:与 Hive 元数据兼容,并可与其他 Hadoop 工具
Flink+Doris赋能电商实时数据分析平台:多终端数据洞察
本课程将深入探讨如何利用 Apache Flink 和 Apache Doris 构建一个高效、稳定的实时数据分析平台,以支持 PC、移动端和小程序等多终端电商业务。 我们将涵盖以下核心内容: 电商场景下的数据分析需求 Flink 的实时数据处理能力 Doris 的高性能数据存储和查询 Flink 和 Doris 的集成与应用 多终端数据采集和处理 实时数据可视化和报表 通过本课程,您将学习到如何构建一个端到端的实时数据分析平台,为电商业务提供及时、准确的数据洞察。
实时大数据分析minhash算法报告
本报告使用Minhash技术分析了两个文本数据集Amazon News和Google Report的Jaccard相似度,找出每条记录在另一个数据集中的最佳匹配结果。
基于Apache Flink和Doris构建电商实时数据分析平台(PC、移动、小程序)
构建电商实时数据分析平台时,需处理大量并发用户行为数据,以快速响应业务需求并提供决策支持。本课程重点介绍如何利用Apache Flink和Doris实现全端(PC、移动、小程序)的实时数据处理与分析。Apache Flink是一款开源流处理框架,具备低延迟、高吞吐量和状态管理能力,适合捕获用户点击、浏览、购买等行为数据,支持事件时间窗口和Session Window功能进行有效分析。Doris是阿里巴巴开源的MPP分布式数据仓库,提供快速查询和高并发读取,用于数据存储、聚合和业务报表查询。综合以上技术,电商实时数据分析平台能实现AB版本分析、用户流失分析和营销活动效果评估。
基于Flink和ClickHouse打造高性能电商实时数据分析平台(PC、移动、小程序)
免费分享课程——利用Flink和ClickHouse构建高效电商实时数据分析平台(支持PC、移动和小程序),录制时间为2020年,帮助学习Flink的众多学习者。
实时掌控数据价值:Splunk 大数据分析实战
拥抱实时洞察,释放数据潜能 本书以实战为导向,揭示如何利用 Splunk 从海量数据中实时挖掘商业价值。书中案例涵盖社交媒体数据,例如 Twitter 推文和 Foursquare 签到信息,并深入探讨机器数据的分析,如实时解析 Web 服务器日志文件和用户访问模式。告别被动应对舆论风向和客户行为变化的时代,Splunk 简易直观的引擎助您实时识别和响应事件。 Splunk 作为一款功能强大且易于上手的分析工具,在 大数据和运维智能 领域迅速崛起。它支持实时数据监控和事后数据挖掘,其出色的可视化功能帮助您从海量数据中精准定位价值所在。地理位置支持功能可将数据分布在地图上,让您深入分析特定区域的
基于Flink+ClickHouse打造高性能电商实时数据分析平台(完整版视频教程)
基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台(PC、移动、小程序),完整版153讲视频教程下载。课程详细讲解从零开始实现高性能实时数据分析平台,以互联网电商实际业务为案例,涵盖概况统计、全站流量分析、渠道分析、广告分析、订单分析、运营分析(团购、秒杀、指定活动)等多个实战指标,支持分钟级和小时级多时间段分析,适用于PC、移动和小程序应用。
CDR数据分析
利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析,便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。
实时数据处理工具——Storm高效处理实时数据流
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。
GoldenGate实时数据应用策略
GoldenGate实时数据应用关键策略 确保数据完整性 降低数据延迟 提高数据可用性 简化数据管理 保护数据安全