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Flink流批一体分布式实时处理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader数据转换 第10章 Kafka分布式消息订阅系统 第11章 Hadoop基础技术-Kerberos&LDAP 第12章 ElasticSearch分布式全文检索服务 第13章 Redis内存数据库 第14章来自：百科![]()
户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 客户痛点： 【数据处理耗时】：使用开源Hadoop处理数据耗时长，每次处理耗时1天； 【不支持关联分析】：ES不能支持关联等复杂查询分析； 【数据更新难】：数据使用宽表存储，维度数据变化需要更新整个宽表，工作量大。来自：百科![]()
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时间：2020-09-24 14:53:27 GaussDB (DWS)与Hive在功能上存在一定的差异，主要体现在以下几个方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的数据仓库，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的数据仓库。 Hive的数据在HDFS中存储，G来自：百科![]()
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而不是保存在本地或者DB中;kafka可以批量提交消息/压缩消息等,这对producer端而言,几乎感觉不到性能的开支.此时consumer端可以使hadoop等其他系统化的存储和分析系统。 分布式消息服务 Kafka 分布式消息服务 Kafka 是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务，适用于构来自：百科![]()
40/40 500 16 28 × 1800 KVM D3型弹性云服务器使用场景 应用：大规模并行处理(MPP)数据仓库，MapReduce和Hadoop分布式计算。 场景特点：适合处理海量数据、需要高I/O能力，要求快速数据交换和处理的场景。 使用场景：分布式文件系统，网络文件系统、日志或数据处理应用。来自：百科![]()
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以处理IoT时序数据为核心： 1.基于时序优化的文件存储格式TsFile，可与HDFS同步 2.提供数据模型能力（物的层次结构） 3.融入主流生态，如Hadoop, Spark, and Grafana等 4.高压缩低成本，存储在硬盘上的成本<$0.23/GB (Azure 约$3/GB) 关键问题：来自：百科
