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： 输入比较：一对一（21种）、一对多（30种）、多对多（10种）； 比较方法：大多数方法使用单一类型的比较：相似性（42种）、等效性（5种）和相同（2种）；即使方法中仅使用一种类型的比较，它也可能有不同的输入比较不同； 分析粒度：分为输入粒度、方法粒度；有8中不同的比较粒度，分来自：百科![]()
的数据量。而在很多工业场景下产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物联网数据时效性高，设备产生的数据流往往需要及时分析处理，随着时间的流逝，其价值会迅速降低。 “低”即物联网数据的质量来自：百科![]()
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云 MRS 服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。来自：百科![]()
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图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级来自：百科![]()
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四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自：百科
