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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.数据源一旦变化,适配工作量巨大。来自:百科来自:专题
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是否应用上述查询下推的增强。 MRS 精选文章推荐 大数据分析是什么_使用MapReduce_创建MRS服务 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服务_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免费云服来自:专题云硬盘怎么用_云硬盘多少钱_云硬盘EVS是什么 如何使用云硬盘EVS_云硬盘类型_云硬盘有哪些功能 MapReduce服务 MapReduce服务入门 MapReduce服务 定价 MapReduce服务学习与资源 对象存储服务 OBS 功能-BigData Pro 数据接入服务 DIS 查看更多来自:专题
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