StreamInsight - イベント ストリームを使いこなす: 高速概算集計
図 4 ヒストグラム (図 3) の図解 最初のイベントでは動きがありません。5 個目のイベントで同じカウント 1 を含むバケット数が k⁄2 + 2 個になるため、最も古いバケットのマージが行われます。7 個目のイベントでも再びマージが行われます。9 個目のイベントでもマージが行われますが、このマージによって新たなマージが連鎖的に引き起こされます。7 個目のイベントの後、最初のイベントの期限が切れます。12 個目のイベントまでは、タイムスタンプが期限切れになるバケットはありません。13 個目のイベントで、タイムスタンプ 6 のバケットは、期限が切れていないイベントを最低でも 1 つ含むという条件が成立しなくなるため、バケット自体が期限切れになります。この表の相対誤差は、相対誤差の上限より小さいことは明らかです。 図 4 の点線で囲んだ範囲はその時点のウィンドウ サイズです。ウィンドウは複
In-Stream Big Data Processing
The shortcomings and drawbacks of batch-oriented data processing were widely recognized by the Big Data community quite a long time ago. It became clear that real-time query processing and in-stream processing is the immediate need in many practical applications. In recent years, this idea got a lot of traction and a whole bunch of solutions like Twitter’s Storm, Yahoo’s S4, Cloudera’s Impala, Apa
Implementing Real-Time Trending Topics with a Distributed Rolling Count Algorithm in Storm
A common pattern in real-time data workflows is performing rolling counts of incoming data points, also known as sliding window analysis. A typical use case for rolling counts is identifying trending topics in a user community – such as on Twitter – where a topic is considered trending when it has been among the top N topics in a given window of time. In this article I will describe how to impleme
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CS584 - Stream Database
