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In this paper, the incremental recursive least squares regression parameter estimation algorithm is combined with the generalized likelihood ratio change point detection algorithm. As a result, a data stream real-time trend extraction algorithm is proposed. This algorithm uses the incremental mechanism to determine the data for the continuously arriving data stream elements. Sequence regression model parameters and segmentation points, real-time extraction of data stream trend characteristics. The algorithm not only has faster calculation speed, but also has higher precision. Storm cluster is similar to the Hadoop cluster. There are two kinds of nodes in the cluster: master node and worker node. In summary, through the introduction of real-time computing and related technologies of distributed systems, the discussion of the basic concepts, core concepts, operating mechanisms, and programming models of storm makes us have a more comprehensive understanding of storm's stream data processing system. The data analysis and processing system based on Storm is more advantageous than the data analysis and processing system based on the traditional solution in terms of efficiency, real-time performance, scalability, and availability. Using the framework provided by storm to write real-time data processing applications greatly reduces the complexity of development and deployment. Developers no longer need to build their own message queues and message processing mechanisms and compose real-time processing networks, but only they need to focus on business data.
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本文将增量递归最小二乘回归参数估计算法与广义似然比变化点检测算法相结合。因此,提出了一种数据流实时趋势提取算法。该算法使用增量机制来确定连续到达的数据流元素的数据。序列回归模型的参数和分割点,实时提取数据流的趋势特征。该算法不仅具有更快的计算速度,而且具有更高的精度。Storm集群类似于Hadoop集群。集群中有两种节点:主节点和工作节点。总之,通过引入实时计算和分布式系统的相关技术,讨论了基本概念,Storm的核心概念,运行机制和编程模型使我们对Storm的流数据处理系统有了更全面的了解。在效率,实时性能,可伸缩性和可用性方面,基于Storm的数据分析和处理系统比基于传统解决方案的数据分析和处理系统更具优势。使用Storm提供的框架编写实时数据处理应用程序可以大大降低开发和部署的复杂性。开发人员不再需要建立自己的消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络,而仅需要专注于业务数据。流数据处理系统。在效率,实时性能,可伸缩性和可用性方面,基于Storm的数据分析和处理系统比基于传统解决方案的数据分析和处理系统更具优势。使用Storm提供的框架编写实时数据处理应用程序可以大大降低开发和部署的复杂性。开发人员不再需要建立自己的消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络,而仅需要专注于业务数据。流数据处理系统。在效率,实时性能,可伸缩性和可用性方面,基于Storm的数据分析和处理系统比基于传统解决方案的数据分析和处理系统更具优势。使用Storm提供的框架编写实时数据处理应用程序可以大大降低开发和部署的复杂性。开发人员不再需要建立自己的消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络,而仅需要专注于业务数据。使用Storm提供的框架编写实时数据处理应用程序可以大大降低开发和部署的复杂性。开发人员不再需要建立自己的消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络,而仅需要专注于业务数据。使用Storm提供的框架编写实时数据处理应用程序可以大大降低开发和部署的复杂性。开发人员不再需要建立自己的消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络,而仅需要专注于业务数据。
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本文将增量递归递归最平方回归参数估计算法与通用可能性比变化点检测算法相结合。因此,提出了一种数据流实时趋势提取算法。此算法使用增量机制来确定连续到达的数据流元素的数据。序列回归模型参数和分割点,实时提取数据流趋势特征。该算法不仅计算速度较快,而且精度更高。风暴群集类似于 Hadoop 群集。群集中有两种节点:主节点和辅助节点。综上关于分布式系统实时计算及相关技术的介绍,对风暴的基本概念、核心概念、运行机制和编程模型的探讨,使我们对风暴流数据处理系统有了更全面的了解。基于 Storm 的数据分析和处理系统在效率、实时性能、可扩展性和可用性方面比基于传统解决方案的数据分析和处理系统更有利。使用 Storm 提供的框架编写实时数据处理应用程序可大大降低开发和部署的复杂性。开发人员不再需要构建自己的消息队列和消息处理机制并组成实时处理网络,而只需要专注于业务数据。
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本文将增量式递推最小二乘回归参数估计算法与广义似然比变点检测算法相结合。在此基础上,提出了一种数据流实时趋势提取算法。该算法使用增量机制来确定连续到达的数据流元素的数据。序列回归模型参数和分割点,实时提取数据流趋势特征。该算法不仅计算速度快,而且精度高。Storm集群类似于Hadoop集群。集群中有两种类型的节点:主节点和工作节点。综上所述,通过对分布式系统实时计算及相关技术的介绍,对storm的基本概念、核心概念、运行机制和编程模型的探讨,使我们对storm的流数据处理系统有了更全面的了解。基于Storm的数据分析处理系统在效率、实时性、可扩展性和可用性等方面都比传统的数据分析处理系统具有更大的优势。使用storm提供的框架编写实时数据处理应用程序,大大降低了开发和部署的复杂性。开发人员不再需要构建自己的消息队列和消息处理机制,并组成实时处理网络,而只需要关注业务数据。
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