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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?
2.如需重新计算,需重启一个流计算实例 关键问题: 1.流式处理对于高吞吐的历史数据处理存在瓶颈,很难适合IoT数据量 2.开发周期长,不同数据格式都要开发不同的streaming程序 3.成本高,很依赖高性能存储如redis,hbase等。 三、Apache IoTDB项目 以处理IoT时序数据为核心:
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公有云数据仓库服务GaussDB(DWS) 的优势
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数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析
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数据仓库和数据库的区别是什么
类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别: 1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
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