流式分析 内容精选 换一换
  • 面对IoT数据的爆发,传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化?

    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。 文中课程

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    有差异。 应用场景 实时流分析场景 提供易用、低时延、高吞吐的实时流分析服务。支持Stream SQL和用户自定义作业做流分析。 优势 易用:在线编辑Stream SQL,丰富的SQL函数满足复杂业务需要。 完全托管:用户完全不感知计算集群,聚焦流分析本身。 按需计费:作业选定SPU资源量,按时长计费,精确到秒。

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  • Spark

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    数据库设计需求分析阶段的任务 数据库设计需求分析阶段的任务 时间:2021-06-02 09:52:46 数据库 数据库设计需求分析阶段的任务,包括: 1. 对用户业务行为和流程进行调查,了解用户对新系统的期望和目标,了解目前现存系统的主要问题; 2. 系统调研、收集和分析需求,确定系统开发范围;

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