所以在工具的选择上，其实个人还是推荐大家使用saas版的在线工具类，学习难度小，花费的时间成本低，就比如拿袋鼠云的数据可视化EasyV这个工具来说「以下纯属个人的免费试用体验」：免费试用链接也可以分享给大家?，可以自己体验看看效果如何：免费试用撮这里???https://easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV它是一款数据可视化应用平台，使用者可以通过EasyV来更高效的实现数据可视化场景，而且它产品内有丰富的模版可以满足85%的真实的可视化场景需求，包括还有一些海量的自定义组件，样式精美，通过简单的“拖拉拽”动作即可根据自己需求来替换模板的单个组件 。
除此之外还有很炫酷的3D地图还原了真实的世界，这个EasyV产品还涉及了动态面板以及交互功能，让静态的大屏可以根据自己的创意灵动起来 。我们可以自己设置手机终端远程操作大屏，让汇报、讲解变得十分轻松 。从袋鼠云官网扒下来的官方介绍：?EasyV - 袋鼠云 easyv.dtstack.com/jiuqiEasyV产品优势：EasyV内置丰富的场景模板，用户可依据模板进行项目交付、用户限制宽松、EasyV性价比更高产品特点：纯界面化操作、丰富的组件模板、多形态交互、多数据源支持、轻量易部署、自定义组件开发当然国内还有很多其他优秀的数据可视化工具?，我之前都一一试用体验过也写过一篇总结性的文章，大家有兴趣的话也可以去看看?2020年最好用的十大数据可视化平台，你值得拥有 最后想给大家分享一句话要想入行某一个行业，必须要学会行业的专业基本技能，这样你才有自己的核心竞争力，在职场上所向披靡 。
基于Kafka的实时计算引擎如何选择？
老码农来回答这个问题 。Kafkakafka 是linkedin开源的一款开源的分布式mq消息中间件，现在已经捐献给apache软件基金会（ASF） 。具有吞吐量大，低延时，容错性高，扩展性好的特点 。在大型数据处理中常扮演数据管道的角色 。也就是数据在中转，传输中起到一个管道的作用，类似于水管但是还可以起到缓冲作用 。
数据流过大也能有效的对数据进行传输 。我们项目的日志管道就是Kafka 。实时计算聊完kafka再聊一下什么是实时计算 。实时计算是基于海量数据，进行秒级响应，实时入库，实时分析处理数据的一种大数据计算方式 。要求时效性高，常用于网站流量分析、股市分析、天气气候分析等需要实时处理的业务场景 。打个比方，就是有PB级别数据不断传递过来，需要立马处理入库分析 。
与此对应的是离线计算 。这些通常是不需要立即处理，我先存起来，慢慢进行分析，或者用到的时候我再分析 。说到实时计算，就不能不提流式计算，其实两者没有必然关系 。实时强调实时性，流式是一种模型，从一个方向流向其他方向，而且某个点的流处理一次就没了，而且设计是无界的，源源不断 。把数据想象成水管里的水就会很好理解这个概念，打开水龙头源源不断流出来 。
从技术选型来说目前 有Storm、 apache spark 和apache flink。storm 是一个专注实时处理的流式数据处理引擎 。推特开源 。但是因为对数据是行级别处理以及容错 。所以效率不高，适合对实时性要求高，数据集不算太大的情况下使用 。spark 是一个高效率、易用性强、通用性强，兼容性好的数据处理引擎 。
比Hadoop 要快很多，Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过几十种高级算法，用户可以快速构建不同的应用。目前业界用的也最多 。方案成熟，资料也非常全 。基本一线大厂都有spark海量数据处理平台 。但是spark 默认走的是批处理 。数据是一批一批处理离线计算的 。但是通过 spark stream流式处理的扩展 。
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