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    Spark Streaming大数据实时计算介绍

    Spark Streaming,其实就是一种Spark提供的,对于大数据,进行实时计算的一种框架。它的底层,其实,也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型,还是基于内存的大数据实时计算模型。而且,它的底层的组件,其实还是最核心的RDD。 只不过,针对实时计算的特点,在RDD之上,进行了一层封装,叫做DStream。其实,学过了Spark SQL之后,你理解这种封装就容易了。之前学习Spark SQL是不是也是发现,它针对数据查询这种应用,提供了一种基于RDD之上的全新概念,DataFrame,但是,其底层还是基于RDD的。所以,RDD是整个Spark技术生态中的核心。要学好Spark在交互式查询、实时计算上的应用技术和框架,首先必须学好Spark核心编程,也就是Spark Core。 这节课,作为Spark Streaming的第一节课,我们先,给大家讲解一下,什么是大数据实时计算?然后下节课,再来看看Spark Streaming针对实时计算的场景,它的基本工作原理是什么??

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    秒级去重:ClickHouse在腾讯海量游戏营销活动分析中的应用

    导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析,而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星,在去重服务上的技术思路和迭代方案,希望与大家一同交流探讨。文章作者:王方晓,腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统,在营销活动效果分析中,奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重,并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的,但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号

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    领券