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    Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式，通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现，Scala能够使得处理分布式数据集时，能够像处理本地化数据一样。除了交互式的数
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    OLAP就是对商城数据进行分析，数据量大。OLAP（联机分析处理），支持复杂的分析操作，对决策的支持，特点是数据量大，吞吐量大，只支持查询。 2.实时数据注入：druid支持流数据的注入，并提供了数据的事件驱动，保证在实时和离线环境下事件的实效性和统一性。历史数据不改变，实时数据实时接入。 3.可扩展的PB级存储：
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