信息流

针对客户信息流失预测中缺乏有效数据挖掘手段的问题，提出了一种基于主成分分析与BP神经网络的信息流失预测模型。通过5折交叉验证，将模型应用于来自3个地市的营销样本，与未经主成分分析降维的BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果显示，该模型不仅显著提高了平均预测分类精度（77.46%），还大幅减少了训练时间（2.18分钟），有效降低了属性维度并改善了预测能力。

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

知识流环境：网络数据挖掘实验 PPT

Apache Flink 是一个开源框架，使您能够在数据到达时处理流数据，例如用户交互、传感器数据和机器日志。 通过本实用指南，您将学习如何使用 Apache Flink 的流处理 API 来实现、持续运行和维护实际应用程序。 Flink 的创建者之一 Fabian Hueske 和 Flink 图处理 API (Gelly) 的核心贡献者 Vasia Kalavri 解释了并行流处理的基本概念，并向您展示了流分析与传统批处理的区别。

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。

利用 Matlab 实施雨流计数法，轻松处理载荷数据。

流计算原理与应用 引言 传统的批处理系统难以满足实时性要求日益增长的应用场景，流计算应运而生。本章将深入探讨流计算的基本概念、核心原理以及典型应用。 基本概念 流数据: 区别于静态存储的数据集，流数据具有持续到达、无限增长等特点。 流计算: 对持续到达的数据流进行实时处理和分析，并及时输出结果。 核心原理 数据流模型: 探讨不同的数据流模型，如时间窗口、事件驱动等。 流处理引擎: 介绍常见的流处理引擎，如 Apache Flink、 Apache Storm 等，比较其架构和特点。 状态管理: 阐述流计算中的状态管理机制，包括状态存储、状态一致性等。 容错机制: 分析流计算的

数据流驱动设计 数据流驱动设计是一种软件设计方法，它以数据在系统中的流动和转换过程为核心。这种方法强调识别和定义数据流，并根据数据流的特点来构建系统架构和模块划分。 在数据流驱动设计中，系统被分解为一系列相互连接的处理单元，每个单元负责对数据进行特定的操作或转换。数据在这些单元之间流动，最终生成系统所需的输出。 这种设计方法特别适用于处理大量数据的系统，例如数据处理流水线、实时数据分析系统等。其优势在于能够清晰地展现数据的流动过程，方便理解和维护系统逻辑，同时也易于实现并行处理和优化性能。

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实

使用Spark Streaming处理Kafka数据流时，需要将 spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar 添加到PySpark环境的 jars 目录中。该jar包提供了Spark Streaming与Kafka集成所需的类和方法，例如创建Kafka DStream、配置消费者参数等。