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DDS 兼容MongoDB，具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时，DDS中的集群实例，可动态扩容和增加mongos和shard组件的性能规格和个数，性能及存储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 物联网（Internet of T来自：百科![]()
0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院来自：百科![]()
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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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。 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![]()
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支持批量迁移表或者文件，还支持同构/异构数据库之间整库迁移，一个作业即可迁移几百张表。 增量数据迁移 支持文件增量迁移、关系型数据库增量迁移、HBase/CloudTable增量迁移，以及使用Where条件配合时间变量函数实现增量数据迁移。 事务模式迁移 支持当 CDM 作业执行失败时，将数来自：百科
