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搜索资源列表

  1. 大数据流式计算：关键技术及系统实例

  2. 大数据流式计算：关键技术及系统实例 计算机系统结构 GPU CPU

  3. 所属分类：网络设备

    • 发布日期：2014-05-31
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_16020339

  1. 阿里专家强琦-流式计算的系统设计和实现

  2. 阿里专家强琦-流式计算的系统设计和实现，阿里实时计算模型、技术架构和应用分析和分享.

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-07-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：luochengguo

  1. 02_流式计算基础_第1天（Storm集群部署、单词计数、Stream Grouping）.docx

  2. 02_流式计算基础_第1天 （Storm集群部署、单词计数、Stream Grouping）.docx

  3. 所属分类：Storm

    • 发布日期：2020-03-22
    • 文件大小：395kb
    • 提供者：rgbvfhpyygy

  1. 01_流式计算基础_第1天（Storm是什么、Storm核心组件、Storm编程模型）.docx

  2. 01_流式计算基础_第1天（Storm是什么、Storm核心组件、Storm编程模型）.docx

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-22
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：rgbvfhpyygy

  1. 基于流式计算的电信实时营销系统设计与实现.caj

  2. 在移动互联网时代,各式各样的新业务和新产品不断出现,通信市场的用户总体规模增长速度变缓,使运营商之间的竞争愈加激烈,新产品营销的时效性和准确度问题亟需解决。实时营销作为新的营销方式,具有较高的实时性,通过运用大数据分析技术分析用户上网行为特征,并在合适的时间、合适的地点向用户推荐合适的内容,从而提升用户感知、增加用户粘性。如何运用大数据技术实现实时营销是本文的重要内容。本文深入调研分析了大数据实时流式处理技术,并结合其在满足非功能性需求方面的独特优势,设计了一个可以同时满足大数据存储、大数据实时

  3. 所属分类：spark

  1. 流式计算 PDF 下载

  2. 流式计算

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：caofeng891102

  1. 大数据流式计算系统综述

  2. 大数据流式计算系统综述

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-06-29
    • 文件大小：595kb
    • 提供者：caofeng891102

  1. 基于流式计算面向规则订阅应用的研究与实现sparkstreaming.rar

  2. 本篇代码是为了方面阅读者获取本人相关论文代码。随着公安视频图像数据日益增长，存储应用海量数据的相关技术急迫紧需。视频图像数据库系统在实时存储海量数据并进行相关实践应用等方面初见成效。本文就视频图像数据库系统，详细介绍了其中的核心功能规则订阅应用以及实现算法，讨论了其中的核心技术Spark Streaming流处理技术，并通过相关对比实验，得出算法在不同运行参数配置下的数据处理能力，为之后的平台部署，根据数据流量预估资源并进行合理分配给出了有力的指导。其他基于Spark Streaming流处理技

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：waxdhgj

  1. 大数据流式计算环境下的阈值调控节能策略

  2. 在大数据实时分析计算领域，流式计算的重要性不断提高，但是流式计算平台处理数据的能耗不断上升。针对这一问题，改变流式计算中节点对数据的处理方式，提出了一种阈值调控节能策略(ESTC) 。首先，根据系统负载差异确定工作节点的阈值情况; 其次，通过工作节点的阈值对系统数据流进行随机选择，确定不同数据处理情况调节系统的物理电压; 最后，根据不同的物理电压确定系统功率。实验结果和理论分析表明，在20台普通PC机构成的流式计算集群中，实施ESTC的系统比原系统有效节能约35.2%; 此外，ESTC下的性能与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：786kb
    • 提供者：weixin_38592134

  1. 基于流网络的流式计算动态任务调度策略

  2. 针对大数据流式计算平台中输入数据流速急剧上升所导致的计算延迟升高问题，提出了基于流网络模型的动态调度策略，并将其应用于Flink数据流计算平台。首先，通过定义有向无环图(DAG)中每条边的容量和流量将其转化为流网络模型，并通过容量检测算法确定每条边的容量值; 然后，通过最大流算法计算对应的增进网络和优化路径，从而在输入速率上升阶段提升集群的吞吐量，并通过评估时空代价论证了算法的可行性; 最后，讨论了重要参数对算法执行效果的影响，并通过实验得出了在不同类型的作业中推荐的参数取值。经实验验证得出：所

  3. 所属分类：其它

  1. 大数据流式计算框架Heron的流分类任务调度策略

  2. 大数据流式计算框架Heron的流分类任务调度策略

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：413kb
    • 提供者：weixin_38641150

  1. spark-goods:spark流式计算电商商品关注度+推荐系统关联系统-源码

  2. 火花物品 spark流式计算电商商品关注度+推荐系统/关联系统 火花：2.6.5 Hadoop：2.6.0 Scala：2.11.8 开发方式：maven（java + scala） 前端：boostrap + springboot + echarts spark-goods：后台springboot1：前端

  3. 所属分类：其它

  1. 基于实时流式计算系统的数据分类节能策略

  2. 为解决实时流式计算中数据存储的能耗问题，采用内存分类存储的思想，提出数据分类策略(data classification strategy, DCS)。将内存存储划分为实时文件区与重复文件区；针对实时文件区中的数据，通过降低预存储区(precharge fast powerdown, PRE zone)的峰值电压，关闭大量的数据节点，使服务器预存储区的部分数据进入不常用文件区，通过 布隆过滤器 (Bloom filter)过滤重复文件区的重复数据。实验结果表明，该策略在存储方面有效节能约27.2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：630kb
    • 提供者：weixin_38638002

  1. 大数据流式计算框架Storm的任务迁移策略

  2. 大数据流式计算框架Storm的任务迁移策略

  3. 所属分类：其它

  1. 大数据流式计算环境下的阈值调控节能策略

  2. 大数据流式计算环境下的阈值调控节能策略

  3. 所属分类：其它

  1. SparkStreaming：大规模流式数据处理的新贵

  2. SparkStreaming是大规模流式数据处理的新贵，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。本文阐释了SparkStreaming的架构及编程模型，并结合实践对其核心技术进行了深入的剖析，给出了具体的应用场景及优化方案。提到SparkStreaming，我们不得不说一下BDAS（BerkeleyDataAnalyticsStack），这个伯克利大学提出的关于数据分析的软件栈。从它的视角来看，目前的大数据处理可以分为如以下三个类型。1.复杂的批量数据处理（batchdataprocessing

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38529951

  1. 大数据流式计算环境下的内存节能策略

  2. 针对流式计算系统计算和存储能耗过高的问题,改变流式计算中内存的存储状态,提出了一种内存节能策略( ESFM) .首先,明确内存中不同状态之间的同步关系与转换条件; 其次,通过降低内存活动状态的电压,减少处于内存活动状态的物理节点数量,将服务器中的部分内存从活动状态同步成休眠状态. 最后,将计算后的数据存储于休眠状态的内存空间. 实验证明和理论分析,在 24 台普通 PC 机构成的流式计算系统中,实施内存节能策略的系统比原系统有效节能约 25. 5% . 此外,内存节能策略下的性能与能耗的比值为

  3. 所属分类：其它

  1. 大数据流式计算框架Storm的任务迁移策略

  2. Storm作为流式计算模式下最具代表性的平台之一，其默认轮询的调度机制未考虑到异构环境 下不同工作节点的自身性能和负载差异，以及工作节点之间的网络传输开销和节点内部的进程与线程通信开销，无法充分发挥集群的性能．为了在各类资源约束的前提下最小化通信开销，在建立并论证Storm资源约束模型、最优通信开销模型和任务迁移模型的基础上，提出一种异构Storm环境下的任务迁移策略（task migration strategy for heterogeneous Storm cluster，TMSH-Sto

  3. 所属分类：其它

  1. 大数据流式计算环境下的内存节能策略

  2. 针对流式计算系统计算和存储能耗过高的问题,改变流式计算中内存的存储状态,提出了一种内存节能策略(ESFM).首先,明确内存中不同状态之间的同步关系与转换条件;其次,通过降低内存活动状态的电压,减少处于内存活动状态的物理节点数量,将服务器中的部分内存从活动状态同步成休眠状态.最后,将计算后的数据存储于休眠状态的内存空间.实验证明和理论分析,在24台普通PC机构成的流式计算系统中,实施内存节能策略的系统比原系统有效节能约25.5%.此外,内存节能策略下的性能与能耗的比值为0.0766tuple/s·

  3. 所属分类：其它

  1. 大数据流式计算：应用特征和技术挑战

  2. 在大数据时代，数据的时效性日益突出，数据的流式特征更加明显，越来越多的应用场景需要部署在流式计算平台中。大数据流式计算作为大数据计算的一种形态，其重要性也不断提升。针对大数据环境中流式计算应用所呈现出的诸多鲜明特征进行了系统化的分析，并从系统架构的角度，给出了大数据流式计算系统构建的原则性策略。结合当前比较典型的流式计算平台，重点研究了当前大数据流式计算在在线环境下的资源调度和节点依赖环境下的容错策略等方面的技术挑战。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1004kb
    • 提供者：weixin_38627521
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