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2. 融合数据处理平台：Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN：智能跨域数据中心资源管理 4. 智能跨域数据中心存储：HDFS / HBase / MPPDB 目前大数据的海量数据超过单机处理能力，分布式并行计算框架成为标准，高并发度成为加速性能关键。来自：百科![]()
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产品性能肯定是密不可分的。虽然说可能那些不知名的小品牌也有产品做的不错的，但是从整体的产品、服务、研发能力、IDC的运营经验来讲，还是大企业、大品牌比较靠谱。 2、看品牌整体口碑：之所以说看它的整体口碑，是因为很多用户不是从整体上评价它的好与坏，而且这些评价都带有主观的色彩。有的来自：专题![]()
针对新上业务不能及时发包优化的SQL和突发流量导致CPU等资源100%瓶颈的场景，SQL限流功能通过控制既定SQL规则的并发度协助业务侧及时流控，保证核心业务的稳定运行。 自治限流 流量高峰常常是不可预测的，这给运维带来非常大的工作负担。为了防止出现问题不能够立即响应解决的情况，自动化的运维保障工具应运而生。自治来自：专题![]()
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Kafka可以作为日志收集器，将日志消息按照时间顺序存储，方便后续的数据处理和分析。 4. 流处理：Kafka支持流处理，可以将消息从一个应用程序传递到另一个应用程序，实现实时数据处理。 5. 实时数据处理：Kafka支持多种实时数据处理框架，如Spark Streaming、Storm等，可来自：专题![]()
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在海量数据处理的场景，大数据对计算及存储的要求较高，普遍以集群形式存在。不同的组件有不同的功能体现。如图，这些就是一些大数据生态中常用的组件以及对应的功能的体现。 大数据普遍是以集群的形式存在的，但有任务需要处理海量的数据时，一般会把任务先分解成更小规模的任务，通过增加并发的方式来自：百科![]()
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