文件名称：基于流式计算面向规则订阅应用的研究与实现sparkstreaming.rar
文件大小：30KB
文件格式：RAR
更新时间：2023-08-04 10:03:47
大数据，流式计算，规则订阅
本篇代码是为了方面阅读者获取本人相关论文代码。随着*视频图像数据日益增长，存储应用海量数据的相关技术急迫紧需。视频图像数据库系统在实时存储海量数据并进行相关实践应用等方面初见成效。本文就视频图像数据库系统，详细介绍了其中的核心功能规则订阅应用以及实现算法，讨论了其中的核心技术Spark Streaming流处理技术，并通过相关对比实验，得出算法在不同运行参数配置下的数据处理能力，为之后的平台部署，根据数据流量预估资源并进行合理分配给出了有力的指导。其他基于Spark Streaming流处理技术，用到规则比对，数据过滤分发功能的相关应用，如布控告警应用等皆可参考本文实现算法。本文最后就算法实现的不足之处提出了未来完善和改进的方向。
【文件预览】：
sparkstreaming
----submit()
--------SparkAlarmA.java(420B)
--------SparkNotifyA.java(420B)
--------SparkNotifyB.java(420B)
----notify()
--------LoginUtil.java(19KB)
--------RedisProperties.java(2KB)
--------VarsProperties.java(2KB)
--------IDcreat3.java(3KB)
--------CopyOnWriteMap.java(2KB)
--------SparkAlarmControlwz.java(8KB)
--------JsonSendKafka.java(2KB)
--------JedisClientHand.java(7KB)
--------IDataHander.java(765B)
--------NotificationDataHander.java(58KB)
--------DataHander.java(11KB)
--------Subscribe.java(8KB)
--------ResourceClass.java(281B)
--------SerializableFunc1.java(267B)