Analitis masa nyata menggunakan Storm dan Druid dalam Beego

Dalam era digital hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi faktor utama kejayaan perniagaan. Memandangkan jumlah data terus berkembang, seni bina mesin tunggal tradisional tidak dapat memenuhi keperluan penyimpanan dan pemprosesan data frekuensi tinggi dan besar-besaran. Oleh itu, rangka kerja pengkomputeran dan analisis teragih adalah semakin penting. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, rangka kerja data besar sumber terbuka seperti Hadoop, Storm dan Druid telah muncul.

Beego, sebagai rangka kerja Web yang dibangunkan dalam bahasa Go, bukan sahaja boleh mengendalikan aplikasi Web, tetapi juga menyepadukan rangka kerja pengkomputeran dan analisis yang diedarkan Storm dan Druid untuk membantu perusahaan membina dan menggunakan sistem analisis masa nyata berskala besar dengan pantas .

Storm ialah sistem pengkomputeran masa nyata teragih sumber terbuka yang asalnya dicipta oleh Twitter. Storm sesuai untuk memproses aliran data masa nyata dengan kadar data yang tinggi dan kependaman rendah, dan biasanya digunakan dalam pemprosesan masa nyata data besar, pemprosesan aliran data, pengekstrakan, transformasi dan pemuatan (ETL) dan medan lain. Seni bina data Storm dibahagikan kepada Spout dan Bolt digunakan untuk menyambung ke sumber data, dan Bolt digunakan untuk memproses data. Dalam Beego, Storm boleh digunakan untuk memproses data yang diakses oleh pengguna, dengan itu dengan cepat mencapai pemprosesan data masa nyata.

Druid ialah satu lagi sistem storan dan pertanyaan lajur teragih sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyokong senario OLAP (pemprosesan analisis dalam talian). Berbanding dengan pangkalan data OLAP tradisional, Druid mempunyai skalabiliti, konkurensi, prestasi masa nyata dan kebolehkendalian yang lebih baik. Seni bina data Druid ialah struktur rantaian yang terdiri daripada sumber data, indeks data, segmen dan pembrokeran berskala besar analisis masa nyata dan operasi pertanyaan boleh dilaksanakan dengan cepat di Beego.

Dalam aplikasi sebenar, Beego boleh membina sistem analisis masa nyata dengan cepat dengan Storm dan Druid untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan data dan ketepatan masa. Berikut ialah langkah khusus untuk membina sistem analisis masa nyata:

1. Memasang dan mengkonfigurasi Storm: Selepas memperkenalkan Storm ke dalam projek Beego, buat konfigurasi khusus dalam fail konfigurasi Anda boleh menetapkan Spout dan Bolt mengikut keadaan sebenar Kuantiti, sumber data dan logik pemprosesan untuk pemprosesan masa nyata. Untuk maklumat konfigurasi khusus, sila rujuk dokumentasi rasmi Storm.
2. Buat sumber data: Cipta sumber data dalam projek Beego, yang boleh menjadi MySQL, MongoDB atau sistem storan data besar yang lain. Dapatkan data daripada sumber data melalui komponen Storm's Spout untuk pemprosesan dan analisis data masa nyata.
3. Pemprosesan data: Dalam Storm, pelaksanaan khusus pemprosesan data ialah komponen Bolt Anda boleh menyesuaikan Bolt untuk melakukan penapisan data, penukaran, pengagregatan dan operasi lain untuk membentuk saluran data.
4. Storan lajur teragih: Perkenalkan Druid ke dalam projek Beego, cipta indeks data Druid, simpan data dalam format lajur dan tingkatkan kecekapan pertanyaan dan kelajuan tindak balas.
5. Pertanyaan data: Melalui antara muka API Beego, operasi pertanyaan data masa nyata boleh dilakukan, keputusan analisis data masa nyata boleh diperoleh dan carta data boleh dipaparkan menggunakan teknologi visual bahagian hadapan.

Di Beego, penyepaduan rangka kerja pengkomputeran dan analisis yang diedarkan Storm dan Druid boleh membantu perusahaan membina dan menggunakan sistem pemprosesan dan analisis data masa nyata dengan pantas. Sebagai rangka kerja web yang berkuasa, Beego memainkan peranan yang semakin penting dalam pembangunan aplikasi web dan pemprosesan data berskala besar.

Atas ialah kandungan terperinci Analitis masa nyata menggunakan Storm dan Druid dalam Beego. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!