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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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在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和 RES Tful API提交的作业，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core

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e 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、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的

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SQL：无需大数据背景，会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink：完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量；批流一体架构，一份资源支持多种计算类型

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云知识 流生态系统是什么 流生态系统是什么 时间：2020-09-24 15:58:02 流生态系统基于Flink和Spark双引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark开源社区版本接口，并且在此基础上做了特性增强和性能提升，为用户提供易用、低时延、高吞吐的 实时流计算服务 。 实时

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详细内容请参见调试作业。 支持Flink和Spark自定义作业 允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通，形成丰富的流生态圈。

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超强写入：相比于其他服务，拥有超强写入性能。 · 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。 免费云数据库

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MapReduce等大数据服务或开源的Hadoop、Spark等运算框架，对存储在 OBS 上的海量数据进行大数据分析，最终将分析的结果呈现在ECS中的各类程序或应用上。 建议搭配服务 MapReduce服务 MRS，弹性云服务器 ECS，数据快递服务 DES 图1 大数据分析 对象存储数据备份归档应用场景

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