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    供讀取服務(wù) 支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型 通過結(jié)合所有以上屬性,Kudu的目標是支持在當前Hadoop存儲技術(shù)上難以實現(xiàn)或無法實現(xiàn)的應(yīng)用。 Kudu的應(yīng)用場景有: 需要最終用戶立即使用新到達數(shù)據(jù)的報告型應(yīng)用 同時支持大量歷史數(shù)據(jù)查詢和細粒度查詢的時序應(yīng)用 使用預測模型并基于所有歷史數(shù)據(jù)定期刷新預測模型來做出實時決策的應(yīng)用
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    一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理: 1.實時流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關(guān)鍵問題: 1.計算結(jié)果容易不一致,如批計算的結(jié)果更全面,與流計算有差異 2.IoT時代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計算時間窗可能不夠3
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