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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:百科储到HDFS。 HDFS和Spark的关系 通常,Spark中计算的数据可以来自多个数据源,如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS,用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后,也可以将数据存储到HDFS。 分解来看,Spark分成控制端(Driver)来自:专题
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在系统中对应的执行实体,称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和 RES Tful API提交的作业,支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core来自:百科e 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、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件,用户快速在主机上创建集群,提供海量数据的实时性要求不高的来自:百科
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MapReduce服务 _什么是Flume_如何使用Flume 什么是EIP_EIP有什么线路类型_如何访问EIP 什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么 MapReduce服务_什么是HDFS_HDFS特性 什么是Manager_Manager的功能_MRS运维管理来自:专题超强写入:相比于其他NoSQL服务,拥有超强写入性能。 大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GaussDB NoSQL结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。 GeminiDB来自:百科