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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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CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC(Complex Instruction Set Computer),CISC是一种计算机体系结构,其中每个指令可以执行一些较低阶的硬件操作,指令数目多而且复杂,每条指令的长度并不相同。由于指令执行较为复杂所以每条指令花费的时间较长。来自:专题
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按时老化存储在系统中的用户数据。 根据用户配置,将用户数据存储到对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)、MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)、数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)、 数据湖 探索(Data来自:百科
Service,简称OBS) 关系型数据库服务(Relational Database Service,简称RDS) MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS) 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS) 文档数据库服务 (Document来自:百科
Job 数据治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 数据开发 数据治理 中心 作业节点MRS MapReduce 数据治理中心 DataArts Studio CSS 通来自:专题