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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?
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。 二、一种改良的大数据平台架构Kappa 一条数据流统一处理: 1.改进流计算来解决批量数据处理的问题,统一业务处理逻辑
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华为云Stack南向开放框架,帮助生态伙伴高效入云
布式存储两种存储设备,如果设备与业务逻辑不解耦,就需要3*2种交叉组合,导致协同效率低下,影响客户的使用体验。另外,业务逻辑和驱动逻辑解耦不够彻底、设备和系统之间的运维责任界面不清晰等一系列问题也会伴随产生。 为解决这些问题,CloudBonder生态社区通过一系列生态项目来简化
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智能知识中心-数据统计
为筛选条件,也可以直接进行搜索。 具体权限:在管理员领域的基础上进行查看,那么查看到的知识领域就只有该管理员所能看到的领域,如果管理员权限不够,那就只能查看部分可以查看的知识数据统计。 知识总览:这里主要是针对上述词条总览下的知识数量点击后的结果。点击不同的词条,出现不同知识总览
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把谷爱凌的时间管理用到工作中是种什么体验?
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