流式数据处理

百度数据工厂运用Spark引擎构建统一的计算平台，满足用户复杂分析、实时处理和数据挖掘的需求。平台整合多种解决方案，提供一站式数据处理服务。

Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。

本书介绍了Spark框架在实时分析大数据中的技术，包括其高阶应用。

快速业务开发时的救星就是这个 FastSparkStreaming-2.0.jar。支持Kafka和Spark Streaming结合，两种比较实用的plan 设计模式：缓存模式和窗口模式，对不同场景都挺友好。 缓存模式的逻辑比较直白：结果直接丢进Kafka，不玩窗口那一套，适合对实时性要求高但不追求批间状态的场景。比如日志收集系统，落一波 Kafka 就完事儿。 窗口模式就偏复杂点了，适合需要对数据做窗口聚合或的需求，比如 10 分钟交易统计啥的。这种模式不持久化中间批次结果，轻量一些，资源占用也小，蛮适合日常数据类任务。 要注意的是两种模式不能混着用，选哪个看你业务需求。文档和代码都在作者

通过数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等步骤，有序处理海量数据，助力企业深入挖掘数据价值，提升决策效率。

这是一组用于处理《全球历史气候学网络日报》（GHCND）数据的 Matlab 脚本。GHCND 数据可从以下网址获取：https://www.ncei.noaa.gov/。 这些 Matlab 脚本需要根据您的具体需求进行自定义，并不能直接运行。一些脚本直接源自或修改自 Matlab Spring Indices 代码包（Ault 等人，2015）。 文件使用顺序： mk_ghcnd.m: 处理 GHCND 元数据文件 (ghcnd-stations.txt)。 mk_ghcnd_inv.m: 处理 GHCND 库存文件 (ghcnd-inventory.txt)。 过滤器GHCND.m:

数据预处理在统计分析和数据挖掘中扮演着核心角色，确保数据的准确性和有效性。这一关键步骤涉及对原始数据的多层次操作，包括消除噪声、处理缺失值、解决数据不一致性、标准化以及进行特征工程。在实际应用中，数据预处理需要详细的计划和执行，以提高模型的预测能力和解释性。

流数据的世界里，Sybase CEP算是个老牌又靠谱的选手了。它不是传统意义上的数据库，而是个专门实时事件流的平台。你可以把它想象成金融交易、制造生产线、网络异常监测里的“事件捕手”，反应又快，逻辑还灵活，规则写好了基本不需要人值守，挺省事的。 事件驱动的流式是它的拿手好戏。你可以设置一个时间窗口，比如“过去 5 分钟”，它就会在这个范围内实时扫描数据流，看有没有你定义的“复杂事件”发生，比如连续几笔交易异常、或某设备连续超温。响应也快，几毫秒就能给你结果，适合对时效性有要求的业务。 如果你之前主要用传统数据库，那你得稍微转转思路：数据库是“捞数据”，CEP 是“截流数据”，一个历史，一个搞实

本指南帮助读者理解和应用 MySQL 数据库进行数据处理。我们将深入探讨 MySQL 的核心概念，并通过实际案例演示如何使用 SQL 语句进行高效的数据操作。 1. 数据模型与关系数据库 关系数据库的基本概念：实体、属性、关系 MySQL 数据类型：数值、字符串、日期和时间等 表的设计原则：主键、外键、索引 2. 数据操作语言 (SQL) SQL 语句分类：数据查询语言 (DQL)、数据操作语言 (DML)、数据定义语言 (DDL)、数据控制语言 (DCL) 常用 DQL 语句：SELECT、WHERE、ORDER BY、GROUP BY、JOIN 常用 DML 语句：INSERT、UP

FlinkSQL 是 Flink 的一个简化数据的 SQL 接口，可以让开发者像写 SQL 一样轻松流数据和批数据。不需要太深的底层知识，你就能高效进行数据查询和转换。这个文档详细了 FlinkSQL 的核心功能，比如连接、聚合、窗口等，还有一些源码，你理解 FlinkSQL 的运行原理。你将看到 Flink 如何利用事件时间保证准确性，如何优化查询性能，甚至可以了解到如何在阿里云的环境下优化 Flink 作业的效率。如果你是想深入了解 FlinkSQL 的开发者，这个文档是好的参考资料哦！