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展性,基于MPP的 数据仓库 系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 表1数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较来自:百科限 四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同,模型驱动的分析架构: 1.贯穿整体业务始终的数据模型,一致体验,去ETL化 2.边缘计算SDK,边缘侧可部署数据分析逻辑,增强时效性 关键问题: 1.期望构建标准化的数据模型,达到去ETL化的效果,可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自:百科
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统一分析入口:以 GaussDB (DWS)的SQL作为上层应用的统一入口,应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析:针对即时的分析需求,分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩:增加节点,即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能,可支持PB级数据的存储和计算。 文中课程 更来自:百科