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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?
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
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精准营销移动互联
,百万级交易处理和大数据分析能力,保障系统可靠与性能。 精准营销移动互联——利用大数据分析,轻松实现精准营销 优势 1、数据分析 MapReduce服务提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效处理用户数据,分析用户行为趋势,在产品展示、产品推广、产品运营、个性推荐
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直播梳理-场景+应用,带你硬核解析云原生GIS
云原生GIS的部署是多节点集群方式搭建,一个节点故障,服务会自动转移到其他存活的节点;如果其中一个服务异常,系统会自动重建一个新的服务来替代异常的服务,因为是基于容器技术,替代过程可以达到秒级替代;基于微服务的横向扩展能力,保证了服务高效稳定。 6)机器/VM比较多 云原生GIS环境下,所有服务都是由Ku
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Weblogic迁移TomEE案例
华为内部HR应用原方案采用Oracle JDeveloper IDE基于WebLogic的ADF框架开发,部署在X86服务器。使用鲲鹏服务器和TomEE替代X86服务器和WebLogic,迁移后应用功能正常运行。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在华为云学院
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直播回顾-AMR智能车队,揭秘仓库降本增效的黑科技
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数据治理中心_数据开发_数据开发能力_脚本和节点介绍-华为云
Job 数据治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 数据开发 数据治理 中心 作业节点MRS MapReduce 数据治理中心 DataArts Studio CSS 通
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