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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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B、分辩率为4096×2160的图形图像处理能力。 数据分析 处理大容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载来自:专题
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
2、绑定EIP后,按照实际产生的流量收取流量费用,停止收取IP保有费。 EIP绑定的实例停止运行后,不产生流量则不收取流量费,比如E CS 关机后,停止收取流量费,不收取IP保有费。 3、解绑EIP后,停止收取流量费,同时新增IP保有费。 4、释放EIP后,停止收取IP保有费。 按需计费 加入共享带宽来自:专题