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实时:利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储:利用HBase实现海量数据存储,并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询:利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景,在数据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯来自:百科
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来自:百科数据。这样,释放了大量的业务侧的内存,使得业务不会受集群规模影响而性能或者功能出现问题。 跨源复杂数据的SQL查询优化 出于管理和信息收集的需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多的各种数据库、数据仓库等,此时会面临以下困境:数据源种类繁多,数据集结构化混合,相关数据存放分散等来自:专题
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