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2.如需重新計算,需重啟一個流計算實例 關鍵問題: 1.流式處理對于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸,很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開發(fā)周期長,不同數(shù)據(jù)格式都要開發(fā)不同的streaming程序 3.成本高,很依賴高性能存儲如redis,hbase等。 三、Apache IoTDB項目 以處理IoT時序數(shù)據(jù)為核心:來自:百科
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面已經(jīng)介紹過的服務此處不再重復介紹。 MapReduce服務:MapReduce服務( MRS )是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務,一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、來自:百科MRS處理完數(shù)據(jù)后,通過SSL加密傳輸數(shù)據(jù)至 OBS ,保證客戶數(shù)據(jù)的完整性。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠,買1年只需付10個月費用來自:百科
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處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型 彈性云服務器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載,例如:Hadoop分布式計算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應用。主要的來自:專題
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