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數(shù)據(jù)轉發(fā)至 函數(shù)工作流 數(shù)據(jù)轉發(fā)至函數(shù)工作流 對于設備上報到平臺的數(shù)據(jù)，使用函數(shù)工作流（FunctionGraph）處理實時流數(shù)據(jù)。通過函數(shù)服務，用戶只需編寫業(yè)務函數(shù)代碼并設置運行的條件，無需配置和管理服務器等基礎設施，即可跟蹤設備的設備屬性、消息上報，狀態(tài)變更，分析、整理和計量數(shù)來自：專題![]()
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HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計算服務：Hive的大部分數(shù)據(jù)操作依賴MapReduce，HiveServer的主要功能是將HQL語句轉換成MapReduce任務，從而完成對海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來自：百科![]()
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道用戶的密碼，就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
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時序分析 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時間序列特性，如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務，包括高壓縮比的時序數(shù)據(jù)存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級。 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率。 高效查詢：基于時間多維度聚合，近實時分析查詢。來自：百科![]()
二、一種改良的大數(shù)據(jù)平臺架構Kappa 一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理： 1.改進流計算來解決批量數(shù)據(jù)處理的問題，統(tǒng)一業(yè)務處理邏輯 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程序來自：百科![]()
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