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來自:百科一、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來自:百科
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百萬級交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力,保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準營銷移動互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析,輕松實現(xiàn)精準營銷 優(yōu)勢 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務 提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效處理用戶數(shù)據(jù),分析用戶行為趨勢,在產(chǎn)品展示、產(chǎn)品推廣、產(chǎn)品運營、個性推薦等來自:百科
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。 在 設備接入服務 中創(chuàng)建一條規(guī)則,將設備上報數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至DIS的通道。 將上報數(shù)據(jù)的設備接入 物聯(lián)網(wǎng)平臺 (設備接入服務),并控制其上報數(shù)據(jù)。 在MRS中創(chuàng)建一個作業(yè),執(zhí)行OBS桶中的大數(shù)據(jù)分析程序。 在 DLV 中創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接從MRS數(shù)據(jù)庫或OBS中讀取數(shù)據(jù),再創(chuàng)建數(shù)據(jù)大屏將 數(shù)據(jù)可視化 展示。來自:百科
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