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大数据分析 云计算 一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异来自：百科![]()
the standard error stream of the pod for this call. Defaults to true. stdin 否 Boolean Redirect the standard input stream of the pod for this来自：百科![]()
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应地向接收地流通，是一个根据实际需要，将运输、核算、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的复杂过程。 在现代物流流程中，一般会经历如下几个环节： 工厂根据订单生产货物供货 调度车辆运输货物 货物流入近终端仓库中转 派件机构揽送配送 交付最终用户来自：百科![]()
要采集的资源ID log_group_id 是 String 日志组ID。请在 云日志 服务中获取，详情请参见《云日志服务用户指南》。 log_stream_id 是 String 日志主题ID。请在云日志服务中获取，详情请参见《云日志服务用户指南》。 log_store_type 是 String来自：百科![]()
ELB权限和使用范围是什么？ 查询负载均衡器列表:响应参数 更新负载均衡器:响应消息 创建负载均衡器:响应消息 负载均衡（LoadBalancer）:添加方式 负载均衡（LoadBalancer）:添加方式 监控指标说明:监控指标 查询负载均衡列表:响应消息 查询负载均衡列表:URI 创建负载均衡器:响应消息来自：百科![]()
4、所有的Task执行完成后，用户的应用程序运行结束。 Spark Streaming Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet来自：专题![]()
的加速效果。 CDN 负载均衡技术 负载均衡作用在服务端，其原理为：当使用随机规则时，客户端会在下游微服务实例中随机访问一个实例，当使用轮询规则时，客户端会在下游微服务实例中按顺序循环选择Server。 负载均衡设备拥有非常好的负载均衡性能，他拥有众多的负载均衡策略（权重，动态比率来自：专题![]()
Kafka如何实现负载均衡 Kafka如何实现负载均衡 Kafka的消费者可以通过分组(group)来实现负载均衡。在同一个分组中的消费者会共享主题中的分区，每个消费者只能处理分配给它的分区。Kafka会根据消费者的数量和分区的数量来进行分配，在分配时会尽量实现负载均衡。 Kafka来自：专题![]()
可以将网络研讨会想象为虚拟的演讲大厅，适合有大量观众或对公众开放的活动。通常情况下，网络研讨会的观众不会彼此互动。一般的网络研讨会只有一个或少数几个人向观众发表演讲。 最佳用途 小型到大型会议（2 名以上参会者），例如： 集团会议 部门例会 小组讨论会 大型活动（50 名以上观众），例如：来自：专题![]()
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容器化：将微服务部署在容器中，以实现资源隔离、快速部署和弹性伸缩等功能。 3. 服务发现和负载均衡：采用服务发现和负载均衡技术（如华为云的弹性负载均衡ELB和弹性伸缩AS等），以实现微服务之间的动态调用和负载均衡。 4. 自动化运维：利用云原生技术（如持续集成/持续部署CI/CD和基础设施即来自：百科![]()
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