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一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理: 1.實(shí)時(shí)流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致,如批計(jì)算的結(jié)果更全面,與流計(jì)算有差異 2.IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3來(lái)自:百科在系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體,稱(chēng)之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶通過(guò)可視化界面和RESTful API提交的作業(yè),支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊(duì)列的計(jì)價(jià)單位。1CU=1Core來(lái)自:百科
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