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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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路和常用的性能监控工具；然后，以HBase的调优案例为例，介绍大数据组件调优过程中可能会遇到的问题及调优思想，最后，在实践部分简要介绍Hadoop组件的调优流程。 通过本文，您将了解到大数据调优过程中的常见问题，初步学习大数据调优的基本思路，并采用调优手段解决问题。 大数据并行计算特点天然匹配鲲鹏多核架构来自：百科![]()
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传输。 使用控制面传输数据，主要是通过 RRC 信令中的 NAS 专有消息 dedicatedInfoNAS-r13 来携带用户数据。 从上图可以看出，如果是小于 100 字节的小包，终端只需要发 RRC Conn Setup Complete 一条携带 NAS 消息的信令就可以来自：百科![]()
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