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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![]()
产品均不支持有状态，开发者在使用过程中需要进行状态访问、存储、失效和并发控制等管理。 与此同时，状态数据需要外置对外部存储频繁读写，导致通信/计算 (序列化和反序列化) 开销变大，而且外部存储难以进行弹性伸缩，不足以支持延迟与吞吐敏感型应用。 华为云 FunctionGraph2.0 不仅支持传统来自：百科![]()
段的引擎，并且调用模型管家的加载接口进行设备端的流程初始化和离线模型加载。接着启动离线模型执行器进行离线模型加载，对离线模型的文件进行反序列化操作，解码出可执行的文件，再调用执行环境的存储接口申请内存，并将模型中算子的权重拷贝到内存中；同时还申请运行管理器的模型执行句柄、执行流和来自：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![]()
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![]()
持多个组织、部门或应用共享使用。集群提供一个逻辑实体来统一使用不同资源和服务，这个逻辑实例就是租户。 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![]()
用批流融合高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。来自：百科![]()
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