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中进行批量分析，在1小时内MRS可以完成10T的天气数据分析。 图1环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本：利用OBS实现低成本存储。 海量数据分析：利用Hive实现TB/PB级的数据分析。 可视化的导入导出工具：通过可视化导入导出工具Loader，将数据导出到DWS，完成BI分析。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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。 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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