大数据推送技术有哪些

大数据推送技术将数据从源实时推送到接收者，无需定期轮询。技术包括：消息队列（rabbitmq、kafka）事件流处理平台（flink、spark streaming）webhook推送通知（ios、gcm）websocket

大数据推送技术

概述

大数据推送技术是将大规模数据实时或近乎实时地从数据源推送到数据接收者的技术。它消除了定期轮询数据来源的需求，实现了高效的数据获取和处理。

技术

1. 消息队列

• rabbitmq、kafka：将数据存储在临时的消息队列中，数据接收者可以按需接收数据。
• 优点：高吞吐量、可靠性高。

2. 事件流处理平台

• apache Flink、Spark Streaming：对数据流进行实时处理，并将结果推送到数据接收者。
• 优点：低延迟、可扩展性强。

3. Webhook

• 当特定事件发生时，触发http回调请求。
• 优点：简单易用、可集成到各种应用程序。

4. 推送通知

• ios推送通知服务、Google Cloud Messaging：向移动设备发送即时通知。
• 优点：针对性强、交互性好。

5. WebSocket

• 实时双向通信协议，数据可以从服务器主动推送到客户端。
• 优点：低延迟、可处理复杂数据类型。

选择标准

选择合适的推送技术取决于以下因素：

• 数据吞吐量
• 数据类型
• 实时性要求
• 可靠性需求
• 可扩展性需求

应用场景

大数据推送技术广泛应用于以下场景：

• 实时数据分析
• 实时监控和告警
• 物联网数据采集
• 社交媒体数据流处理
• 移动应用程序实时交互