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2018-07-12  澳门银河线上娱乐场手机版下载

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一、大数据处理的常用方法

之前在《采集→清洗→处理:基于MapReduce的离线数据分析》中已经有提及到,这里依然给出下面的图示:

那么数据是可以查看了,又怎么体现动态呢?

对于页面数据的动态刷新有两种方案,一种是定时刷新页面,另外一种则是定时向后端异步请求数据。

目前我采用的是第一种,页面定时刷新,有兴趣的同学也可以尝试使用第二种方法,只需要在后端开发相关的返回JSON数据的API即可。

七、总结

那么至此,从整个大数据实时处理系统的构建到最后的数据可视化处理工作,我们都已经完成了,可以看到整个过程下来涉及到的知识层面还是比较多的,不过我个人觉得,只要把核心的原理牢牢掌握了,对于大部分情况而言,环境的搭建以及基于业务的开发都能够很好地解决。

写此文,一来是对自己实践中的一些总结,二来也是希望把一些比较不错的项目案例分享给大家,总之希望能够对大家有所帮助。

项目案例涉及到的代码我已经上传到GitHub上面,分为两个,一个是storm的项目代码,另外一个是数据可视化处理的代码,如下:

storm-statistic:

http://www.sbp777.com/542/xpleaf/storm-statistic

dynamic-show:

http://www.065.o3322.com/xpleaf/dynamic-show

作者:xpleaf

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