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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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时间戳
时间戳 时间戳 时间:2020-12-15 11:19:31 时间戳用于索引同一份数据的不同版本,时间戳的类型是64位整型。时间戳可以由HBase在数据写入时自动赋值或者由客户显式赋值。 时间戳是使用数字签名技术产生的数据,签名的对象包括了原始文件信息、签名参数、签名时间等信息。时
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FusionInsight大数据
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考鲲鹏BoostKit微认证,赢福卡,兑华为P40 pro!
。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大,比如说是1TB,首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份,分成若干份,再分配给MapReduce进行映射、排序、合并,最后再将结果进行汇总,整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成
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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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