流数据处理技术的概述0911
大数据分析中的数据流处理技术介绍(五)
大数据分析中的数据流处理技术介绍随着互联网的发展和信息化的进程，大数据已经成为了当今社会的一个重要资源。
而在大数据分析中，数据流处理技术则显得尤为重要。
本文将介绍大数据分析中的数据流处理技术，分析其应用和发展趋势。
一、数据流处理技术的概念和特点数据流处理技术是指对实时产生的数据进行即时处理和分析的技术。
与传统的批处理技术相比，数据流处理技术具有以下特点：1. 实时性：数据流处理技术能够实时地对数据进行处理和分析，使得用户能够及时获取到最新的数据信息。
2. 高效性：数据流处理技术能够高效地处理大规模的数据，提高数据处理和分析的效率。
3. 处理复杂数据：数据流处理技术能够处理多种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据，满足多样化的数据需求。
4. 灵活性：数据流处理技术能够根据用户需求进行快速定制和调整，满足不同场景下的数据处理需求。
二、数据流处理技术的应用场景数据流处理技术在各个领域都有着广泛的应用，例如：1. 金融行业：在金融行业，数据流处理技术被广泛应用于交易监控、风险管理、实时支付等场景，能够及时发现异常交易和风险事件。
2. 电商行业：在电商行业，数据流处理技术被用于实时推荐、用户行为分析、订单处理等方面，能够提升用户体验和销售效率。
3. 物流行业：在物流行业，数据流处理技术被用于实时路况监控、货物追踪、调度优化等方面，提高物流效率和服务质量。
4. 互联网行业：在互联网行业，数据流处理技术被用于实时日志分析、用户行为分析、广告投放等方面，提高运营效率和用户体验。
三、数据流处理技术的发展趋势随着大数据和云计算技术的不断发展，数据流处理技术也在不断演进和完善，主要体现在以下几个方面：1. 实时计算引擎的发展：目前，实时计算引擎如Apache Flink、Apache Storm等已经成为了数据流处理技术的主要工具，未来这些计算引擎将会更加智能化和高效化。
2. 边缘计算的兴起：随着物联网技术的发展，边缘计算将成为数据流处理技术的重要组成部分，能够实现设备端的实时数据处理和分析。
大数据分析中的流式数据处理研究
大数据分析中的流式数据处理研究随着互联网的发展和普及，大数据时代已经到来。
各种数据每天以极快的速度不断产生，这些数据包含了海量的信息和价值。
想要从这些数据中获取有用的信息和知识，需要进行有效的数据分析。
而数据分析的一个重要方法就是大数据分析中的流式数据处理。
一、流式数据处理概述流式数据处理是处理在连续时间序列中到来的数据时常用的技术。
相比于批处理数据，流式数据处理需要在数据到达时及时处理，以便获取及时的结果和反馈。
流式数据处理可以帮助数据分析人员快速响应事件、快速更新模型和提供实时反馈。
在流式数据处理中，数据是以流的方式一次一个数据点不间断地传输到处理器中的。
处理器连续地接收数据并实时处理，处理后的结果可以用于实时监控、提供反馈或进一步的分析。
流式数据处理必须满足快速响应、高效处理、高可靠性和高容错性等要求，以便能够适应高速数据到来和数据种类的多样性。
二、流式数据处理与批处理的区别流式数据处理与批处理之间存在一些显著的区别。
批处理需要将所有数据加载到内存中，然后按照预设规则进行分析，宏观上看顺序是：读入数据->处理数据->输出结果。
这种方式的优点在于可以在数据就绪且内存足够的情况下一次性处理所有数据并输出最终结果，且易于实现。
缺点在于处理过程一次性完成，不便于监测和反馈，并且无法处理实时性要求高的情况。
而流式数据处理与批处理不同。
流式数据处理处理数据是连续进行的，如果没有特殊的代码逻辑，程序就会一直等待新的数据到来。
相对于批处理，流式数据处理对CPU和内存的要求较低，但是需要考虑程序可靠性，以免数据传输错误导致程序中断。
流式数据处理的优点在于能够在数据到达后立即进行处理，并输出及时的结果。
流式数据处理可以快速识别性能问题，并快速发现差错，以便及时进行修复。
三、流式数据处理的应用流式数据处理的应用非常广泛。
其主要应用领域包括但不限于金融领域、物联网领域、工业制造领域、电信领域和农业领域等。
流式数据处理技术的使用方法
流式数据处理技术的使用方法随着大数据时代的来临，数据的生成速度越来越快，传统的批量处理方式已经无法满足实时性和效率的需求。
流式数据处理技术应运而生，成为解决大数据实时处理的重要工具。
本文将介绍流式数据处理技术的使用方法，帮助读者更好地应用这一技术。
流式数据处理技术是指对实时数据流进行无缝处理和分析的一种技术。
与传统的批量处理方式不同，流式数据处理技术能够实时地接收和处理数据，进行实时的计算和分析。
该技术具有以下优势：1. 实时性高，能够快速响应和处理数据流；2. 可扩展性强，能够处理大规模的数据流；3. 精确度高，能够更准确地分析和预测数据。
在使用流式数据处理技术时，首先需要选择合适的流式数据处理引擎。
当前流行的流式数据处理引擎包括Apache Kafka、Apache Storm、Apache Flink等。
这些引擎都提供了丰富的功能和工具，可以满足不同业务场景的需求。
选择引擎时，需要考虑数据流量、性能要求、容错机制等因素，以获取最佳的处理效果。
一旦选择合适的引擎，接下来就需要设计和开发流式数据处理的应用程序。
在设计应用程序时，需要考虑以下几个方面。
首先，要确定数据流入口和流出口。
数据流入口可以是实时传感器数据、日志数据、网络数据等，而流出口可以是数据库、消息队列、报表等。
在确定数据流入口和流出口时，需要考虑数据格式、数据传输协议、数据容错性等因素。
其次，要选择合适的数据转换和分析方法。
流式数据处理技术可以进行实时计算、过滤、聚合、关联等操作。
在选择数据转换和分析方法时，需要根据具体的业务需求和数据特征，选用适合的算法和模型。
例如，可以使用机器学习算法进行数据分类和预测，或者使用复杂事件处理（CEP）算法进行实时数据流的模式匹配和事件检测。
另外，要考虑流式数据处理应用程序的容错和可伸缩性。
由于流式数据处理是实时进行的，系统可能会面临数据丢失、数据错误、系统故障等问题。
为了保证系统的可靠性和稳定性，可以采用多个副本进行容错，并使用监控和告警系统来及时发现和处理问题。
大数据处理中的流数据分析技术研究
大数据处理中的流数据分析技术研究随着互联网技术的飞速发展，数据量的增加已经成为了一种趋势。
在这么多的数据中，大数据是一个比较重要的概念。
大数据指的是规模超越了人类自身处理能力，需要新的处理方法和技术来解决的的数据集。
大数据处理有很多技术，其中流数据分析是其中一个比较重要的技术。
一、什么是流数据首先，流数据指的是一种高速、不断变化的数据，如Web日志、交易数据、公交车流量等。
这些数据中带有时间戳，可以反映出数据的时序性。
这些数据的特点是更新快、增量大、实时性强。
这时候，流数据分析就成为了大数据处理的重要一环。
二、流数据分析的简介1、流数据分析的定义流数据分析（Streaming analytics）指的是实时或近实时的数据分析处理，又叫流式处理（streaming processing）或流程处理（continuous processing）。
2、流数据分析的优点在实际应用场景中，流数据分析有以下优点：a. 可以做到实时性的数据处理分析，帮助企业快速反应市场变化，提前把握商机。
b. 可以将数据流转化为结果流，及时反馈分析结果，支持企业决策。
c. 可以对大规模数据进行快速有效的处理，发现隐藏在数据中的模式和规律。
d. 可以为企业提供高质量的服务或产品，满足客户的需求和期望。
e. 可以降低企业的成本，提高企业的效益。
3、流数据分析的组成在流数据分析领域中，有下面三个组成部分：a. 流式数据处理引擎：用于处理数据流的引擎，可以支持快速高效的处理。
b. 流数据管理：负责数据的收集、存储、传输与管理，实时监控数据变化等。
c. 分析和应用：用于分析数据流，挖掘潜在的价值，及时输出结果，支持企业决策。
三、流数据分析的发展趋势随着社会的不断发展，流数据分析得到越来越多的关注，并且正在快速发展。
1、可视化随着流数据分析技术的快速发展，数据分析可视化成为了流数据分析领域的一个关键点。
可视化可以帮助人们更直观地理解数据，有效的支持数据分析和决策。
面向大数据时代的流数据处理技术研究
面向大数据时代的流数据处理技术研究随着互联网大数据时代的到来，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
以前我们处理数据的方式是离线批处理，但是现在这种方式已经不足以满足我们越来越高的实时性需求。
因此，流数据处理技术逐渐崭露头角，成为数据处理领域的一大热门研究方向。
一、什么是流数据处理？流数据处理是指在数据流动的时候及时对数据进行分析、处理和计算的技术。
在现实生活中，数据不断地涌现，需要在短时间内进行收集、存储、分析和处理，便于及时获得可靠的信息，从而帮助决策者快速作出决策。
比如，我们在支付宝进行交易的时候，需要通过流数据处理技术来及时判断该笔交易是否是异常交易。
二、流数据处理的基本特点1.实时处理能力流数据处理技术的核心特点就是实时处理，需要在短时间内对海量的数据进行分析和计算。
当数据流入到接收端时，就需要尽早处理并进行分析，尽快得出结果。
2.持续数据流动流数据处理需要处理不间断的数据流，可以想象成一股不断涌动的河流，数据是持续流入并且不断更新的状态。
因此，在进行数据处理时，需要确保数据的完整性、准确性和稳定性，并且在数据传输的过程中不能丢失数据。
3.精简数据结构大部分流数据处理系统使用的数据结构较为简单，以减少数据处理的时间和复杂度。
三、流数据处理技术的应用场景1.金融的交易异常检测在金融领域，流数据处理可以用来监测交易中的异常，能够快速检测出大额交易、重复交易、异常地理位置等等。
2.游戏进行实时事件捕捉在游戏领域，实时的流数据处理技术能够及时捕捉游戏中重要的事件，帮助游戏追踪游戏数据、识别作弊行为。
3.巨量数据处理随着互联网技术的发展，数据量爆炸式增长，传统的批处理方式已经无法满足现代数据处理的需求。
而流数据处理技术可以在处理海量数据时，保证实时性和准确性。
4.智能城市城市智能化建设需要保证数据集中、快速响应和实时处理。
流数据处理技术可以及时捕获各类传感器产生的数据，并进行联动处理和分析，从而有效地实现城市的智能化。
大数据平台中的流数据处理技术比较
大数据平台中的流数据处理技术比较随着智能化的不断发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用。
在这些应用场景中，流数据处理是其中一个重要的方向之一。
在大数据平台中，如何高效地处理流数据成为了一个关键的技术问题。
本文将从技术实现的角度，对比几种大数据平台中流数据处理技术的比较。
一、什么是流数据流数据是指不间断地产生的数据流，这些流数据可以是实时的，也可以是半实时的。
由于其具有数据实时性和数据量大的特点，流数据处理较为复杂。
流数据通常表现为大量的事件流。
这些事件可以是网络监控中的网络包，也可以是传感器监控中的传感器数据。
二、流数据处理技术在大数据平台中，处理流数据的技术通常分为两种：流式处理和微批处理。
1、流式处理流式处理是指实时流数据处理技术。
这种技术可以在数据到达时立刻处理数据。
常见的流式处理技术有Apache Storm、Apache Flink、AWS Kinesis等。
这些技术具有以下优点：（1）实时性高：流式处理技术可以在数据到达时立刻处理，处理结束后立刻传输数据。
因此，该技术可以快速处理大量的数据。
（2）深度学习和机器学习支持：流式处理技术可以实时执行深度学习和机器学习算法，使得算法能够实时应用于流数据。
（3）可扩展性高：流式处理技术可以通过分布式架构来实现扩展性。
（4）灵活性高：流式处理技术可以通过自定义操作来实现对数据的处理。
2、微批处理微批处理是指批量流数据处理技术。
这种技术将数据按照一定的时间间隔分段处理。
常见的微批处理技术有Apache Spark、AWS EMR等。
这些技术具有以下优点：（1）稳定性高：由于微批处理在一定时间内处理数据，因此该技术更稳定。
（2）多节点支持：微批处理技术支持多节点处理，因此可以通过提供处理性能来支持大规模数据处理。
（3）扩展性高：微批处理技术支持数据分割、并行计算和节点扩展等特性，可以通过扩展集群来处理更多的数据。
（4）灵活性高：微批处理技术可以自定义操作以适应不同的数据处理需求。
大数据时代下的流数据处理技术研究
大数据时代下的流数据处理技术研究在数字化时代的今天，数据已成为了我们周围不可避免的一部分。
而在众多数据中，流数据（stream data）因其实时性、高速性等特点被越来越广泛地应用于各个领域。
那么，面对海量流数据的处理，如何保证数据的完整性、可靠性和高效性呢？本文将从大数据时代下的流数据处理技术入手，探讨其中最为重要的三种技术——流式计算、实时数据仓库和流数据挖掘。
一、流式计算所谓流式计算技术，就是在数据流中实时处理数据的方法。
它主要应用于需要实时判断数据变化的场景，以及对数据进行过滤、聚合、统计、分析等操作的场景。
相较于批处理技术，流式计算技术具有实时性强、处理方式灵活、易于扩展等优点。
在流式计算技术中，Apache基金会的Storm和Spark Streaming已成为业界的两大代表。
Storm是一种流处理系统，主要用于数据的实时处理。
它采用了多个worker，每个worker对应一个执行线程，能够实现在分布式环境下的高可靠性和高性能。
Spark Streaming则是基于Spark计算引擎的流处理框架，支持高吞吐量和低延迟的实时数据流处理，同时可对离线数据进行批处理。
二、实时数据仓库实时数据仓库（Real-time Data Warehouse）指的是能够实时处理数据并提供实时查询分析结果的数据仓库。
它主要用于需要实时监控业务指标、动态调整运营策略的场景，以及对数据进行快速查询分析的场景。
实时数据仓库通常会采用列式存储和内存数据库等技术来提高数据存储和查询速度。
此外，实时数据仓库的设计也需要考虑数据质量、数据可视化等方面，以便有效地支持业务需求。
在实现实时数据仓库方面，常用的技术包括Google的数据仓库BigQuery、Apache基金会的Flink和Kudu等。
三、流数据挖掘流数据挖掘（Stream Data Mining）是指在数据流中发现潜在模型、趋势、异常等有价值信息的技术。
它主要用于需要发现业务规律、预测趋势、监测异常的场景，特别适用于互联网金融、电商、智慧城市等领域。
云计算中的数据流处理技术
云计算中的数据流处理技术近年来，云计算已经成为了信息技术领域的热门话题之一。
云计算的普及和发展，为各行各业都带来了不少发展机遇。
其中，数据流处理技术可以说是云计算行业中发展较快的一项技术。
在本文中，我们将深入探讨云计算中的数据流处理技术，并重点介绍其发展现状及趋势。
一、数据流处理技术的起源与发展作为一项相对新兴的技术，数据流处理技术的起源可以追溯到上世纪80年代。
当时，随着计算机技术的发展，出现了很多新的数据处理方式。
其中，由 IBM 公司推出的 STREAMS 系统就是最早的数据流处理系统之一。
后来，随着网络和数据技术的不断发展，数据流处理技术也逐渐得到了广泛应用。
目前，数据流处理技术已经成为云计算和大数据领域中重要的数据处理方式之一。
二、数据流处理技术的概念与实现方式数据流处理技术的基本概念是将数据集合划分成若干个有序的数据流，然后对这些数据流进行实时的处理和分析。
这种实时处理的方式具有高效、弹性和可伸缩性等优点，可以在极短的时间内处理大量的数据。
目前，数据流处理技术的实现方式包括批量处理和流式处理两种方式。
其中，批量处理是指将一批数据集中进行处理，处理完毕后再输出结果；而流式处理则是分批次对数据进行处理，保证每个数据包处理后能够得到及时输出。
三、数据流处理技术在云计算中的应用随着云计算和大数据技术的不断发展，数据流处理技术已经成为了云计算领域中重要的技术之一。
其中，它可以应用于云计算的多个方面，如云存储、云应用、云网络等。
具体来说，其应用包括以下几个方面。
1、数据实时处理云计算中的数据流处理技术可以实现数据实时处理，能够快速处理生成的海量数据。
不论是金融领域的贸易监控，还是物流领域中的实时跟踪，都需要数据实时处理技术的支持。
2、流式分析在大数据领域，数据分析是极其重要的，流式分析可以实现对流式数据的分析，在保证效率的前提下，还能保证分析结果的准确性。
3、批量处理云计算中的数据流处理技术还可以实现批量处理，这种方式适用于数据量较大、处理时间较长的数据处理场景，应用广泛，比如企业数据统计、在线协同办公等。
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第一点：流数据处理技术的概述，
什么是流处理技术？
传统数据处理模型
数据流处理模型
1、数据流处理模型和传统数据处理模型的比较
如果利用传统技术进行数据处理，必须将数据全部存储到介质(如关系数据库)中，然后通过提交DML语句访问存储介质来获取查询结果。
但是，当数据规模宏大且到达速度很快时，因执行查询操作需要大量的I/O交换，效率低下，往往难以满足实时性要求。
相反，数据流处理技术可以不保存整个数据集，仅维护一个远小于其规模的概要数据结构，从而能够常驻内存。
2、基于数据流的处理技术通常包含两部分算法:
一部分监控流中的数据，更新概要数据结构;
另一部分响应用户查询请求，返回近似查询结果。
用什么方法？
1、数据流聚类算法
单遍扫描算法和进化分析算法
1.1单遍扫描算法把数据流聚类看作是对数据库单遍扫描的处理过程。
传统的数据聚类算法，如k-means和k-medians，被扩展到数据流环境下，并假设数据对象以数据块的方式到达。
该类算法通常基于分而治之的策略，从而在小空间上获取常数因子的近似结果。
如：1）采用LOCALSEARCH的子过程，在每个数据块到达时产生该块数据的簇中心。
2）VFKM算法对k-means进行了扩展，并保证其产生的模型与通过无限次数据获取所产生的模型不具有太大差别;
3)Zhou等人提出一种用于数据流核密度估计的单遍扫描算法，可基于核密度估计产生聚类结果。
4)Nam等人提出了一种基于统计网格的方法用于单遍扫描的数据聚类。
5）此外，还有Beringer等人研究了对并行数据流的单遍扫描聚类算法。
1.2由于单遍扫描算法无法满足具有进化特征的数据流的聚类分析需求，研究者开始提出一系列进化分析算法。
进化分析算法把数据流的行为看作是一个随时间不断变化过程。
1）Dail等人提出了一种对多条数据流进行聚类的通用框架COD。
该方法可动态地对多条数据流进行聚类，并可支持多种数据挖掘的请求。
2)Yang考虑了一种新的多数据流聚类问题，在该问题中，各个数据流被看作是一个维度不断增长的向量。
两条数据流间的相似性采用加权距离进行度量，并且一种增量的聚类算法被用于产生数据流的聚类结果。
3)Aggarwal等人提出了一种对数据流进行投影聚类的方法HPStream。
其主要贡献在于引入了一个衰退簇结构和对数据流进行投影聚类的思想。
4)Zhou等人提出一个用于跟踪滑动窗口内的簇的方法SWClustering。
区别于该项工作，本文主要将讨论据伪和纳真误差滑动窗口模型中的聚类问题，并推广到一个更普遍的N-n滑动窗口模型。
5)Babcock等人基于前人的工作，从理论角度对滑动窗口的聚类问题进行了研究。
区别于该工作从理论上对聚类效果进行分析，本文主要基于滑动窗口对数据流中簇的进化过程进行挖掘。
6）Cao等人提出了一种基于密度的聚类算法Denstream!咒}可挖掘在有噪声环境下衰减窗口内数据流中任意形状的簇。
7）朱蔚恒等人提出一种基于空间分割的聚类方法用于挖掘具有任意形状的簇。
然而，这些挖掘任意形状簇的方法并不适用于滑动窗口。
（1）据伪和纳真误差滑动窗口模型中的聚类问题，并推广到一个更普遍的N-n滑动窗口模型。
（2）基于滑动窗口对数据流中簇的进化过程进行挖掘。
2、在实际应用中，人们往往比较关心最近一段时间内数据流的分布状况，
滑动窗口模型可被用来更好地获取当前数据流的特征。
在基于界标窗口的Clustream中，微簇的半径随界标窗口的增长不断增大。
由于没有在线淘汰“老”元组，因而只有一个微簇生成。
若采用基于滑动窗口的聚类，及时地淘汰“老”元组，新到达的元组将形成两个微簇。
若将Clustream 算法应用到滑动窗口环境下，需要在每个新元组到达时存储一次快照(snaPsllot)，这样巨大的处理代价和存储开销，显然难以满足数据流实时在线处理的需要。
如图
基于滑动窗口的聚类中微簇(Mc)的形成过程
3、数据流处理技术原型系统
由于是热点，近来不断出现了一些基于数据流处理模型的数据管理系统，这些系统面向不同的应用领域，设计了很好的系统架构，试图提供基于数据流处理模型的完整应用解决方案。
与这些系统不同，本文的工作并不是设计和实现一个完整的基于数据流处理技术的管理系统，而是面向网络流量监测领域中的具体问题，采用数据流处理算法为网管人员提供一个有效的管理工具。
第2点：流数据处理系统在电信中应用前景的总结
1．数据流聚类分析
数据流环境下的聚类分析是当前数据库领域的一个研究热点。
聚类挖掘就是把数据集合中的数据对象归为若干组，并使得组内对象的相似度尽可能的高而组间对象的相似度尽可能的低。
数据聚类分析在图像处理、模式识别、空间数据分析、等领域有许多实际应用{48}。
在数据流环境中，数据聚类同样是一种重要的、具有强大信息提取功能的数据压缩技术。
如何进行滑动窗口内的数据流聚类分析、提高数据流聚类处理效率等都是数据流聚类分析研究中的几个基本问题。
它们在电信网络中的入侵检测、网络流量监控、数据流挖掘系统实现等实际应用中都具有重要意义。
2．网络流量Top一N排序
电信网络质量的管理首先是流量的管理，由于Internet数据量呈现爆炸式的增长，以往对流量的管理只能是总流量的检测，并不能知道流量中的不同应用的变化情况，因此也不能针对不同的应用采取不同应对措施。
尤其现在新的P2P应用的大量增加，网络流量的特性和以前也发生了很大的变化。
网络的管理就必须从宏观的管理进一步深入到流量的内容上来。
在应用了Netflow技术以后，网络管理员可以得到流量的抽样情况，然后对各种不同的应用进行多种纬度的排序，即所谓Top N排序问题。
常见的方法是将这些数据存储下来以后进行离线分析，得出最后的结果。
这样往往不能实时地反映网络的流量变化，而且也不能选取任意的时间段进行排序比较，只能使用预先定义的排序方法进行分析。
采用数据流的处理技术，本文试图寻找一种能够实时地反映数据变化的算法，在任意给
定的时间段上进行排序、查询。
从而更好地支持现在的网络管理需求，并且大幅度地压缩存储数据的空间要求。
3．SNMP数据流上的异常检测
异常流量检测一直是电信网络管理所关心的题目。
基于流处理的算法能够检测出网络中突发出现的“毛刺”现象，但IP网络的特性就是相对无序，存在着网络流量的抖动现象。
电信网络的设计完全能够忍受这些“毛刺”流量，并不需要预警。
因此如何定义异常流量的“模型”往往是至关重要的。
从网络管理的角度看，如果在持续的某一段时间上出现特性异于通常的流量分布就是值得关注的对象，这往往是网络遭到攻击的征兆。
本文的目标就是研究SNMP的流量数据，寻找合适的算法能够很好地检测出网络中出现的流量异常而且对忍受个别“毛刺”的干扰，正确地反映出网络流量中可能出现的攻击数据流和病毒流。
另外一个具有挑战性的问题是，SNMP数据由于基于UDP的协议，其本身并不提供可靠的传输链路。
所以报出的数据往往会出现数据缺失、错误数据等一系列的问题。
已有一些商业的ETL(Extract，Transform and load)工具，可以对数据仓库的数据进行清洗。
但这些工具由于下几个方面的原因，而并不适合实时处理环境:首先在真实的电信网络环境中，SNMP消息呈现出连续和量大的特点而不可能被存储在硬盘等介质中以供离线的分析。
第二由于网络监控中的存在着数据质量问题，因此常规的数据清洗技术都不能满足实际的要求。
例如InteMon等系统，基于文件系统的数据，而不能完成实时数据的清洗。