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    批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkStreaming(微批流計(jì)算)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分
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    Impala的緊密集成,使其成為將HDFS與Apache Parquet結(jié)合使用的更好選擇 提供強(qiáng)大而靈活的一致性模型,允許您根據(jù)每個(gè)請(qǐng)求選擇一致性要求,包括用于嚴(yán)格可序列化的一致性的選項(xiàng) 提供同時(shí)運(yùn)行順序讀寫(xiě)和隨機(jī)讀寫(xiě)的良好性能 易于管理 高可用性。Master和TServer采用raft算法,該
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