对于Flume而言，关键在于如何采集数据，并且将其发送到Kafka上，并且由于我们这里了使用Flume集群的方式，Flume集群的配置也是十分关键的。而对于Kafka，关键就是如何接收来自Flume的数据。从整体上讲，逻辑应该是比较简单的，在Kafka中创建一个用于我们实时处理系统的topic，然后Flume将其采集到的数据发送到该topic上即可。
2022-04-01 09:19:57
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基于Spark streaming 的实时系统架构：多个流的处理、持久化offset、离线纠正数据、快速失败重启，报警，人工介入、基于kafka-offset的无状态系统
2022-03-12 13:18:00
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基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台课程将联合这三大开源工具，实现一个强大的实时分析平台。
该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解，具体指标包括：流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。
2021-12-20 18:05:54
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课程分享——基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时数据分析平台，希望对大家学习有帮助。
2021-12-13 19:07:42
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课程分享——基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时数据分析平台视频课程，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解，具体指标包括：流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。
2021-12-10 19:10:10
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【主要内容】2020年中国人工智能产业 知识产权白皮书（高清版）【适合人群】人工智能爱好者【质量保障】任何问题私信我
2021-11-15 13:01:39
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蚂蚁调度AntJob-分布式任务调度系统
分布式任务调度系统，纯NET打造的重量级大数据实时计算平台，万亿级调度经验积累！面向中小企业大数据分析场景。
开源地址：
使用教程：
体验地址：
功能特点
AntJob的核心是蚂蚁算法：把任意大数据拆分成为小块，采用蚂蚁搬家策略计算每一块！
（蚂蚁搬家，一个馒头掉在地上，众多小蚂蚁会把馒头掰成小块小块往家里般！）
该算法设计于2008年，最开始用于处理基金公司的短信/邮件/传真群发（每批两百万）和电话话费分析（上百种国际长途计费规则），数据量不算大，但是有一定复杂度，并且要求支持持续处理（实时计算）以及出错重试。
2016年在中通快递某产品项目中使用该算法进行大数据实时计算，成功挑战每日1200万的订单。并进一步发展衍生成为重量级实时计算平台，集分布式计算、集群调度、配置中心、负载均衡、故障转移、跨机房冗余、作业监控告警、百亿级数据清洗、超大Red
2021-11-06 22:05:30
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