Как система веб-аналитики обрабатывает большие объемы данных в реальном времени?

Система веб-аналитики обрабатывает большие объёмы данных в реальном времени с помощью потоковой обработки. www.geeksforgeeks.org rb.ru Это значит, что система не ждёт, пока данные накопятся в базе, а обрабатывает их сразу после поступления. rb.ru

Некоторые технологии, которые используются для обработки данных:

• Платформы потоковой обработки. www.geeksforgeeks.org Например, Apache Flink, Apache Storm или Spark Streaming. www.geeksforgeeks.org Такие платформы предназначены для обработки непрерывных потоков данных и выполнения сложной обработки событий, преобразований, агрегирования и фильтрации в режиме реального времени. www.geeksforgeeks.org
• Обработка в памяти. www.geeksforgeeks.org Многие аналитические решения в реальном времени используют вычислительные платформы в памяти. www.geeksforgeeks.org Это позволяет обрабатывать данные непосредственно в памяти, а не записывать на диск, значительно ускоряя время обработки. www.geeksforgeeks.org
• Параллельная обработка. www.geeksforgeeks.org Системы аналитики в реальном времени часто используют методы параллельной обработки, распределяя рабочую нагрузку между несколькими узлами или процессорами для эффективной обработки больших объёмов данных. www.geeksforgeeks.org
• Механизмы запросов с низкой задержкой. www.geeksforgeeks.org Такие механизмы, как Apache Druid, ClickHouse и Amazon Redshift Spectrum, позволяют пользователям выполнять запросы к потоковым данным с минимальной задержкой. www.geeksforgeeks.org

На основе анализа данных формируются действия, например, рекомендации или предупреждения. rb.ru