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。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大,比如说是1TB,首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份,分成若干份,再分配给MapReduce进行映射、排序、合并,最后再将结果进行汇总,整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成来自:百科一、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 2.IoT时代数据量巨大,夜间批计算时间窗可能不够3来自:百科
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