【摘 要】
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气象数据生产过程中秒级数据流量达到6万次/秒,为了对海量气象数据进行实时监控,快速定位数据观测、传输、处理、服务全流程中各环节故障,研发了对监视数据的采集和处理框架。基于REST接口和Flume框架实时采集原始监视信息,采用Kafka实现监视数据流的缓冲和持久化存储,在Spark Streaming流式计算平台上实现对监视数据的预处理、指标计算,并对告警事件进行归并、压缩等处理,最终生成面向运维人
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气象数据生产过程中秒级数据流量达到6万次/秒,为了对海量气象数据进行实时监控,快速定位数据观测、传输、处理、服务全流程中各环节故障,研发了对监视数据的采集和处理框架。基于REST接口和Flume框架实时采集原始监视信息,采用Kafka实现监视数据流的缓冲和持久化存储,在Spark Streaming流式计算平台上实现对监视数据的预处理、指标计算,并对告警事件进行归并、压缩等处理,最终生成面向运维人员的告警。同时、上述系统采用故障仿真压测技术,对系统可能出现的故障进行了模拟压力测试。实验结果表明,上述
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目的:为分析护理人员在B超室优质服务工作中的作用.方法:以2020年11月-2021年3月5个月时间段,在本院进行B超室检查的80位患者为研究对象,按患者意愿分成两组,一组为研究组,一
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