Advertisement

基于Flink的分布式数据处理系统.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料深入探讨并实现了一个基于Apache Flink的高效能分布式数据处理系统，旨在解决大规模实时数据分析中的挑战。通过源代码与详细文档相结合的方式，为开发者提供了一个全面理解及实践Flink框架的机会，适用于研究和工业应用。 基于Flink的分布式数据分析系统是一种高效处理大规模数据流的应用框架。它能够支持实时计算、批处理等多种应用场景，并且具有高可用性和可扩展性等特点。通过利用Flink的强大功能，该系统可以实现复杂的数据分析任务，在大数据领域有着广泛的应用前景。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Flink的分布式数据处理系统.zip
    优质
    本资料深入探讨并实现了一个基于Apache Flink的高效能分布式数据处理系统，旨在解决大规模实时数据分析中的挑战。通过源代码与详细文档相结合的方式，为开发者提供了一个全面理解及实践Flink框架的机会，适用于研究和工业应用。 基于Flink的分布式数据分析系统是一种高效处理大规模数据流的应用框架。它能够支持实时计算、批处理等多种应用场景，并且具有高可用性和可扩展性等特点。通过利用Flink的强大功能，该系统可以实现复杂的数据分析任务，在大数据领域有着广泛的应用前景。
     
  • FlinkX：基于Flink的数据分布同步工具
    优质
    FlinkX是一款基于Apache Flink开发的数据集成工具，支持高效、可靠地在不同数据源间进行实时和批量数据传输。 FlinkX 招聘 Flink 研发工程师 职责： 1. 负责袋鼠云基于 Flink 的衍生框架数据同步 flinkx 和实时计算 flinkstreamsql 框架的开发； 2. 调研和把握当前最新大数据实时计算技术，将其中合适的引入到平台中以改善产品并提升竞争力。 职位要求： 1、本科及以上学历，至少3年Flink 开发经验；精通Java，熟悉Scala 和 Python 优先考虑。 2、深入理解 Flink 原理，并有基于 Flink 的二次源码开发经历，在开源社区贡献过Flink 源码者为佳； 3、具备机器学习或数据挖掘相关背景的候选人优先考虑； 4、能够快速掌握新技术，对编写高质量代码有着执着追求。 加分项： 1. 在 GitHub 或其他平台上有过成功的开源项目经验。
     
  • 分布式的数据库管理系统
    优质
    分布式数据库管理系统是一种能够管理分布在多个物理地点的数据集合，并提供数据共享与独立性的技术系统。它通过网络连接各个位置，实现高效的数据管理和访问。 分布式数据库管理系统是现代大型互联网应用的核心技术之一，它将数据分散存储在多个物理节点上以提高系统的可扩展性、容错性和性能。该系统架构包括一个主服务器（LookupServer）、若干个DatabaseServers以及客户端（Clients），这些组件之间通过Java的非阻塞I/O（java.nio）进行通信。 1. **分布式数据库**：由分布在不同位置上的多个数据库节点组成，每个节点存储一部分数据。这种设计提高了处理能力，并利用复制和分区策略来增强可用性和容错性。 2. **LookupServer**：作为全局元数据服务器，在分布式系统中管理所有DatabaseServers的信息（包括它们的位置、状态等）。当客户端请求访问时，它提供必要的路由信息帮助找到正确的数据库节点进行操作。 3. **DatabaseServers**：这些是实际存储和处理数据的物理服务器。每个DatabaseServer负责特定部分的数据，并通过负载均衡策略分担工作量。在分布式环境中，可以动态地添加或移除DatabaseServers以适应系统规模的变化。 4. **Java非阻塞I/O (java.nio)**：这是Java SE 6引入的一种高性能输入/输出模型，与传统阻塞式I/O相比，它允许多个连接在同一线程中并发处理，提高了系统的资源利用率和并发能力。在分布式数据库管理系统中使用java.nio实现LookupServer、DatabaseServers 和 Clients之间的高效通信。 5. **JavaSE6**：这是Java平台的一个版本，支持包括分布式计算在内的多种特性，并适合开发桌面应用和服务器端应用程序。它为构建如上述的分布式数据库系统提供了必要的库和工具。 6. **Distributed-Database-Management-System.pdf** 和 **DB.zip**：前者可能是一份关于该系统的详细文档，后者则可能是包含示例数据、配置文件及样例代码等资源的压缩包。 综上所述，分布式数据库管理系统是一种复杂且关键的技术架构，涉及到了解和处理数据分布、路由、复制以及容错等多个方面。LookupServer与DatabaseServers是系统的核心组成部分，而java.nio技术为高效节点间通信提供了基础支持。开发者利用Java SE 6提供的特性（如java.nio），可以构建出具备高并发性、高性能及高可用性的分布式数据库管理系统。通过阅读相关文档和解压资源包，我们可以更深入地理解并实践这一系统的架构设计与实现过程。
     
  • 基于Flink的分心驾驶预测及数据分析系统.zip
    优质
    本项目构建了一个基于Apache Flink的数据流处理平台，用于实时分析和预测驾驶员的分心行为，通过采集车辆传感器数据与驾驶员操作信息进行深度学习模型训练，旨在提高行车安全。 通过Flink与随机森林模型实时识别驾驶员用户的警惕状态，并进行进一步的数据统计和分析。将这些分析结果存储在HBase数据库中，并利用WebSocket技术向用户提供实时的更新信息。后端采用的技术栈包括：Flink、Flume、Kafka、HBase、MySQL，以及Spring Boot框架；前后端通信协议为WebSocket（使用STOMP）与HTTP（前端通过axios实现）。前端开发则基于Vue.js框架构建，同时结合ECharts和ElementUI进行数据可视化。机器学习部分采用sklearn及PMML相关技术。
     
  • 【分布式图书馆管理系统的】分布式数据库实验资料.zip
    优质
    本资源为《分布式图书馆管理系统》项目配套的分布式数据库实验资料，包含系统设计文档、数据模型及代码实现等内容，适用于学习和研究分布式系统与数据库技术。 数据库大作业包括需求分析、概要设计、测试报告以及总体实验设计报告和代码。这些文档完成后基本上就能应付过去，随便水一水就过去了。这门课程真的太无聊了，让人看得很头疼，感觉没有什么用处，纯粹是浪费时间。还不如去刷一些LeetCode的题目来得实在些，以后找工作的时候可能会有用到。做这个作业真的很麻烦。
     
  • 基于HBase的海量地理信息数据分布式处理实践
    优质
    本文介绍了在处理海量地理信息数据时，采用HBase进行高效存储和快速检索的技术实践，实现数据的分布式处理。 设计了一种基于分布式数据库HBase的GIS数据管理系统。该系统优化了栅格数据生成与存储过程，并将海量栅格数据直接存入HBase进行索引处理。同时，针对矢量空间数据在存储、索引及检索方面的挑战，提出一种新的rowkey设计方案，综合考虑经纬度信息和空间数据类型及其属性特征，在依据地理位置查询矢量地理信息时能够通过HBase的rowkey快速定位所需返回的数据。 采用真实GIS数据在HBase集群环境中对该方法进行了测试。结果显示，所提出的系统具备高效的海量数据存储与检索性能，实现了对大量地理信息的有效管理和实时高速访问功能。
     
  • 分布式的数据库系统
    优质
    分布式数据库系统是一种设计用于在网络中多台计算机上存储和管理数据的技术体系，它允许多个用户同时访问和更新分散在不同地点的数据。这种架构提高了系统的可用性、可扩展性和容错能力，广泛应用于大规模数据管理和处理场景中。 该系统实现了基于分布式数据库的简单飞机查询与订票功能。
     
  • 分布式数据库系统原理及应用——分布式数据库课件
    优质
    本课程件围绕《分布式数据库系统原理及应用》展开，涵盖分布式数据库设计、实现与管理的核心理论和实践技术，旨在帮助学习者深入理解并掌握相关知识。 课程名称：分布式数据库系统 课程分类：学位课 学时：40 教材： 《分布式数据库系统原理与应用》，申德荣、于戈等编著 参考教材： 《Principles of Distributed Database Systems》 M. Tamer Özsu & Patrick Valduriez，Prentice-Hall, 1999；2002年6月影印版（清华大学出版社）
     
  • (源码)基于Flink的实时数据仓库系统.zip
    优质
    本资源提供了一套基于Apache Flink构建的实时数据仓库解决方案。其中包括了完整的项目源代码、配置文件及详细的开发文档，帮助用户快速搭建和优化企业级实时数据分析平台。 ## 项目简介 本项目是一个基于Apache Flink的实时数仓系统，旨在处理和分析实时数据流，并提供高效的数据复用性和灵活的指标生成能力。通过构建实时数仓，项目能够支持多种实时数据分析需求，包括灵活选择TopN区间段、一次实时数据生成多个指标等。 ## 项目的主要特性和功能 ### 数据类型 数据库数据涵盖业务交互信息，例如登录记录、订单详情、用户资料、商品列表和支付交易，这些数据存储在MySQL中。 日志数据则包含页面埋点追踪的日志以及启动事件的记录，通过Nginx与Kafka进行采集并处理。 ### 数据分层与职能 - **ODS层**（原始数据层）：存储来自各个来源的日志和业务相关的信息。该层级的数据是直接从日志服务器或使用FlinkCDC技术收集得到。 - **DWD层**（数据明细层）：在此层次进行初步的处理，如数据分流、去重等操作，并生成一些基础统计指标如UV（独立访客数）、用户跳出行为分析以及订单宽表和支付款记录。 - **DIM层**（维度数据层）：这一层级主要存储用于后续数据分析的各种维度信息，包括但不限于用户的属性定义、商品详情及地理位置等相关参数。 - **DWS层**（服务数据层）：根据不同的业务主题将多个事实性表格进行轻度聚合操作，并形成便于查询的主题宽表。
     
  • 分布式数据库系统的原理及应用
    优质
    《分布式数据库系统的原理及应用》一书深入浅出地介绍了分布式数据库的基本概念、设计原则和实现技术，并结合实际案例阐述其广泛应用场景。 《分布式数据库系统原理与应用》一书涵盖了所有重要知识点，适合教学使用以及学生的报告撰写。