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如需重新计算,需重启一个流计算实例 关键问题: 1.流式处理对于高吞吐的历史数据处理存在瓶颈,很难适合IoT数据量 2.开发周期长,不同数据格式都要开发不同的streaming程序 3.成本高,很依赖高性能存储如redis,hbase等。 三、Apache IoTDB项目 以处理IoT时序数据为核心:来自:百科Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v3/{project_id}/{resource_type}/{resource_id}/tags 表1 路径参数 参数 是否必选来自:百科
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最小值:10 最大值:10485760 charging_mode 否 String 创建模式,按需:post_paid,包周期:pre_paid,默认为post_paid 缺省值:post_paid period_type 否 String 创建类型,charging_mode为pr来自:百科范围做校验。删除时tags结构体不能缺失,key不能为空,或者空字符串。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/subnets/{subnet_id}/tags/action 参数说明请参见表1。 表1 参数说明来自:百科
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平台、管理体系和应用场景的规划设计。 架构优势: 领先的 数据湖 架构 采用数据湖的架构,支持存储任意规模的结构化和非结构化数据。可以按原始数据格式存储数据,无需先对数据进行结构化处理。并支持运行不同类型的分析,从大数据处理、实时分析、机器学习到可视化,指导企业更好得做出决策。 立而不破,数据统一来自:百科