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数据分析之共同好友统计

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/51646916 作者:朱培 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 今天主要分享一个统计共同好友的案例,非常简单也非常实用的一个小案例,对于数据分析初级开发人员是很好的入门资料。 下面先来看一下原始数据: A:B,C,D,F,E,O B:A,C,E,K C:F,A,D,I D:A,E,F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D...

Flink 剖析

1.概述 在如今数据爆炸的时代,企业的数据量与日俱增,大数据产品层出不穷。今天给大家分享一款产品—— Apache Flink,目前,已是 Apache 顶级项目之一。那么,接下来,笔者为大家介绍Flink 的相关内容。 2.内容 2.1 What's Flink Apache Flink 是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为他们它们所提供的SLA是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐、高效处理,所以在实现的时候通常是分别给出两套实现方法,或者通过一个独立的开源框架来实现其中每一种处理方案。例如,实现批处理的开源方案有MapReduce、Tez、Crunch、Spark,实现流处理的开源方案有Samza、Storm。 Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全...

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