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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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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![]()
12xlarge.8 48 384 13/13 90 8 24 × 1800 KVM D2型 弹性云服务器 使用场景 应用：MapReduce和Hadoop计算、数据密集型计算。 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。 适用场景：大数据计算、网络文件系统、数据处理应用。来自：百科![]()
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![]()
。 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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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive来自：百科![]()
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的基本功能及适用适用场景。 课程大纲 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大数据迁移方案 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase来自：百科
