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本文来自博客园，由火龙果软件Anna编辑、推荐。1.1.1流数据说明在实例演示中模拟实际情况，需要源源不断地接入流数据，为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能：通过Socket方式监听指定的端口号，当外部程序通过该端口连接并请求数据时，模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序。1.1.2模拟器代码 1.1.3生成打包文件【注】可以参见第3课《Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战》进行打包在打包配置界面中，需要在ClassPath加入：/app/scala-2.10.4/lib/scala-swing.jar/app/scala-2.10.4/li

实时流计算平台Blink解决方案.ppt实时流计算平台Blink解决方案.ppt实时流计算平台Blink解决方案.ppt实时流计算平台Blink解决方案.ppt

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这个电源模块用处很大，很多的路由器，交换机都是用这个。

基于Flink的流计算平台

变量的分离允许确定管道中的瞬态速度分布。 本程序计算贝塞尔函数的零点并绘制管道流的瞬态速度分布图。

使用金字塔分解和迭代细化，计算OF。 包括一个演示和一篇彻底解释该方法的论文。

Samza是一款优秀的分布式流处理框架，非常像Twitter的流处理系统Storm（即Lambda架构Hadoop+Storm）。不同的是Samza基于Hadoop，而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统（即Kappa架构Kafka+Samza）。其优势在于：相对于Storm大部分是用Clojure实现的而言，Samza底层的实现语言是Scala和Java，而且代码不到万行，堪称小而美，从而可以更加低成本地去了解其实现，并作扩展和优化。因此，Samza成为越来越流行的流处理首选框架。本教程高屋建瓴，深入浅出，全面地介绍了Samza的基本概念和框架结构，系统地剖析了Samza的运行机理，并从其数据流处理逻辑的角度详解了其主要的API。本教程适合初学者快速入门，能让你在迅速掌握Samza的同时深刻理解流计算系统。

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