实时数据流平台
实时数据流平台
实时数据流平台的支撑技术主要包含四个方面:实时数据采集(如Flume),消息中间件(如Kafka), 流计算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及数据实时存储(如列族存储的HBase)。
实时数据流平台的支撑技术主要包含四个方面:实时数据采集(如Flume),消息中间件(如Kafka), 流计算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及数据实时存储(如列族存储的HBase)。

资料

kafka·2020-01-07
匿名用户
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kafka·2019-10-08
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kafka·2019-01-31
gossipyboy · 某城市商业银行 擅长领域:大数据, 服务器, 分布式系统
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kafka·2019-01-31
江南无烟雨 · 某券商 擅长领域:服务器, 大数据, 存储
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大数据·2018-04-25
windix联盟成员 · 某证券公司 擅长领域:大数据, 数据库, 大数据平台
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kafka·2017-10-16
哈杜普 · 百度 擅长领域:大数据, 大数据处理, 数据库
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大数据·2017-01-14
soleon · 上海证券交易所 擅长领域:存储, 云存储, 网络
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描述

实时数据流平台的支撑技术主要包含四个方面:实时数据采集(如Flume),消息中间件(如Kafka), 流计算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及数据实时存储(如列族存储的HBase)。
实时数据流平台的支撑技术主要包含四个方面:实时数据采集(如Flume),消息中间件(如Kafka), 流计算框架(如Storm, Spark, Flink和Beam),以及数据实时存储(如列族存储的HBase)。
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