​ Spark Streaming是构建在Spark上的实时计算框架，且是对Spark Core API的一个扩展，它能够实现对流数据进行实时处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。Spark Streaming具有如下显著特点。查看全文>>

近年来，Web应用、网络监控、传感监测、电信金融、生产制造等领域,对数据实时处理的需求不断增强，而Spark中的SparkStreaming实时计算框架就是为了实现对数据实时处理的需求而设计的。在电子商务中，淘宝、京东等网站从用户点击的行为(如加入购物车)和浏览的历史记录中发现用户的购买意图和兴趣，然后通过Sparkstreaming实时计算框架分析处理,为之推荐相关商品,从而有效地提高商品的销售量，同时也增加了用户的满意度，可谓是“一举两得”。查看全文>>

Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它在实时计算系统中有着非常强大的功能。通常情况下，使用Kafka构建系统或应用程序之间的数据管道，用来转换或响应实时数据，使数据能够及时地进行业务计算，得出相应结果。查看全文>>

大数据系统面临的首要困难是海量数据之间该如何进行传输。为了解决大数据集的传输困难，就必须要构建一个消息系统。一个消息系统负责将数据从一个应用程序传递到另外一个应用程序中，应用程序只关注数据，无须关注数据在多个应用之间是如何传递的，分布式消息传递基于可靠的消息队列，在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。查看全文>>

Python是一门非常不错的编程语言，Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言，2010 年以后随着大数据和人工智能的兴起，Python 又重新焕发出了耀眼的光芒，是目前非常具有发展前景的学科。查看全文>>

Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言， 2010 年以后随着大数据和人工智能的兴起，Python 又重新焕发出了耀眼的光芒，Python最初由Guido van Rossum于20世纪90年代初开发，当前由世界各地的数十位程序员(包括van Rossum)负责维护。查看全文>>