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    推荐一个直播活动:未来大数据的发展趋势是什么样的?

    随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时,越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求,在这个背景下,各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销;比如我们大家都熟知的海尔,他们在推出某一款新型智能空调时,将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上,不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式,还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点,从而进行更精准的营销。

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    聊聊流计算系统中的核心问题:状态管理

    状态管理是流计算系统的核心问题之一。在实现流数据的关联操作时,流计算系统需要先将窗口内的数据临时保存起来,然后在窗口结束时,再对窗口内的数据做关联计算。在实现时间维度聚合特征计算和关联图谱特征计算时,更是需要创建大量的寄存用于记录聚合的结果。而CEP的实现,本身就与常说的有限状态机(Finite-state machine,FSM)是密切相关的。不管是为了关联计算而临时保存的数据,还是为了保存聚合计算的数据,抑或是CEP里的有限状态机,这些数据都是流计算应用开始运行之后才创建和积累起来。如果没有做持久化操作,这些数据在流计算应用重启后会被完全清空。正因为如此,我们将这些数据称之为流计算应用的“状态”。从各种开源流计算框架的发展历史来看,大家对实时流计算中的“状态”问题也是一点点逐步弄清楚的。

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