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java小超市管理系统源码-tutorials.Big-Data-Flink:FIWARE305:使用ApacheFlink实时...
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2021-06-05
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java小超市管理系统源码 本教程介绍了 ,它通过与最流行的大数据平台之一的集成来促进上下文数据的大数据分析。 Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。 Flink 旨在运行在所有常见的集群环境中,以内存速度和任何规模执行计算。 本教程自始至终都使用命令,但也可作为 このチュートリアルはでもご覧いただけます。 内容 细节 实时处理和大数据分析 “谁控制了过去,谁就控制了未来;谁控制了现在,谁就控制了过去。” ——乔治·奥威尔。 《1984》 基于 FIWARE 的智能解决方案在架构上是围绕微服务设计的。 因此,它们旨在从简单的应用程序(例如超市教程)扩展到基于大量物联网传感器和其他上下文数据提供者的全市安装。 所涉及的海量数据最终变得太多,单台机器无法分析、处理和存储,因此必须将工作委托给额外的分布式服务。 这些分布式系统构成了所谓的大数据分析的基础。 任务的分布使开发人员能够从庞大的数据集中提取洞察力,这些数据集太复杂而无法使用传统方法处理。 并发现隐藏的模式和相关性。 正如我们所见,上下文数据是任何智能解决方案的核心,上下文代理能
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tutorials_Big-Data-Flink-master.zip (20个子文件)
tutorials.Big-Data-Flink-master
provision-devices 9KB
README.ja.md 36KB
import-data 14KB
log4j-console.properties 1KB
.github
workflows
ci.yml 557B
LICENSE 1KB
flink-conf.yaml 356B
.env 862B
docker-compose.yml 5KB
.gitignore 556B
README.md 30KB
services 5KB
cosmos-examples
pom.xml 10KB
src
main
resources
log4j.properties 1KB
scala
org
fiware
cosmos
tutorial
Feedback.scala 2KB
Logger.scala 1002B
LoggerLD.scala 1013B
dependency-reduced-pom.xml 8KB
.java-version 4B
FIWARE Real-time Processing (Flink).postman_collection.json 33KB
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