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来自:专题一、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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500 16 28 × 1800 KVM D3型 弹性云服务器 使用场景 应用:大规模并行处理(MPP)数据仓库,MapReduce和Hadoop分布式计算。 场景特点:适合处理海量数据、需要高I/O能力,要求快速数据交换和处理的场景。 使用场景:分布式文件系统,网络文件系统、日志或数据处理应用。来自:百科据库的处理能力。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 Things,简称IoT)智能终端往往需要进行多样化的数据采集,且需要存储设备来自:百科