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摘要:
一般的大数据平台在历史数据处理方面大多都是先通过一些数据导入工具比如Sqoop、DataX等进行数据全量导入,而实时数据处理更加关注的是数据的实时性.针对实时数据处理问题,文章基于Spark Streaming设计实现了一种实时数据处理系统,能够实现高效的实时数据接入、传输、计算校验和存储.该系统具有实时数据获取、实时数据计算、实时数据存储等特点,为进一步从实时数据中获取有效信息提供了必要的基础支撑.
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文献信息
篇名 基于Spark Streaming的实时数据处理系统设计与实现
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 实时 Flume Kafka SparkStreaming HBase
年,卷(期) 2020,(20) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 10-12
页数 3页 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.20.003
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
实时
Flume
Kafka
SparkStreaming
HBase
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
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3182
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