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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?
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.数据源一旦变化,适配工作量巨大。 二、一种改良的大数据平台架构Kappa 一条数据流统一处理: 1.改进流计算来解决批量数据处理的问题,统一业务处理逻辑
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不知道如何应用石墨文档?这几家明星公司的典型方法值得借鉴
【跨部门事项追踪】翰来集团体量大、部门多,有一些工作涉及到部门之间的交叉,但是琐碎的工作通过邮件互传处理的话,会让简单的流程变的复杂,响应速度也不够及时。各部门将需要跨部门解决的问题登记在石墨表格中,对应部门及时处理并填写相应的完成结果,保证工作信息的透明和及时跟进。 “作为传统地产综
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Z-Suite成为一个强大的数据分析工具,可以帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息,支持企业的决策制定。 数据权限控制 Yonghong Z-Suite具有强大的数据权限控制功能。它支持列级别和行级别的数据权限控制,以及报表、建模的权限控制。这意味着企业可以根据员工的角色和职责,精确地控制他们可以访问和操作的数据
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