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《Storm实时数据处理》一1.7 获取基本的点击率统计信息

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第1章 ,第1.7节,(澳)Quinton Anderson 著 卢誉声 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.7 获取基本的点击率统计信息 统计点击率Topology用于记录基本的网站使用量统计信息,具体来说它会统计以下信息: 访客数量 独立访客数量 特定国家的访客数量 特定城市的访客数量 特定国家中每个城市访客数量的百分比 该系统假定访客总量一定,而且希望服务端的用户标示与客户端的Cookies是相对应的。该Topology通过IP地址和公用IP解析服务获取地理位置信息。统计点击率Topology还将使用Redis存储发送到Topology的点击事件,具体来说就是将其作为一个持久化队列;除此以外还要利用Redis记录再次访问网站的访客信息。关于Redis的更多信息,

大数据处理并不难 洞察与升值在眼前

大数据处理常用框架 大数据处理框架负责对系统中的数据进行计算,并且从大量的单一数据点中提取信息和观点。大数据处理框架可以分为三类,批处理框架、流处理框架和混合处理框架。 Hadoop早已证明了自己 批处理系统是最古老的处理系统之一,其主要适用于操作大容量静态数据集,并在计算过程完成后返回结果,对于一些需要访问全套记录才能完成的计算工作较为合适。而Apache Hadoop则是一种专用于批处理的处理框架,是第一个在开源社区获得极大认可的大数据框架,基于谷歌有关海量数据处理的多篇论文与经验,Hadoop重新实现了相关算法和组件堆栈,简化了大规模批处理技术,提高了易用性。Apache Hadoop可以高效的处理对时间要求不高的大规模数据集。 流处理系统会对随时进入系统的数据进行计算,其可以处理几乎无限量的数据,但同一时间只能处理一条或很少量数据,不同记录间只维持最小量的状态。流处理框架Apache Storm是最常用的选择,其侧重于极低延迟,甚至可以达到近实时处理的工作负载。Apache Storm可处理海量的数据,而且可以以更低的延迟提供结果,适用于对于延迟需求很高的流处理工作负载。 Sp...

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