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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?
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.数据源一旦变化,适配工作量巨大。
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什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么
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MRS的架构
、资源标签管理,以及对上述数据处理各层组件的运维,并提供监控、告警、配置、补丁升级等一站式运维能力。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase
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智能知识中心-企业文库
左侧的文件导航,用户可以根据文件分类对查找结果进行筛选。除了根据词条筛选,还可以根据适用单位、更新时间筛选。文件列表可以按照一定规则排序,排序规则有时间倒序、时间正序、热度(浏览量)倒序、热度(浏览量)正序、推荐次数倒序、推荐次数正序。 文库搜索结果展示页面 高级搜索支持精确搜索,高级
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解决 90% 数据分析问题,表格大神最常用这 5 个函数
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