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一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理: 1.實(shí)時(shí)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(jì)算結(jié)果容易不一致,如批計(jì)算的結(jié)果更全面,與流計(jì)算有差異 2.IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3來自:百科在系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體,稱之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶通過可視化界面和RESTful API提交的作業(yè),支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊(duì)列的計(jì)價(jià)單位。1CU=1Core來自:百科
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MapReduce服務(wù) 按需計(jì)費(fèi),也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年、包月的包周期計(jì)費(fèi)方式購買 MRS 集群的費(fèi)用包含兩個(gè)部分:MRS服務(wù)管理費(fèi)用、IaaS基礎(chǔ)設(shè)施資源費(fèi)用(彈性云服務(wù)器,云硬盤,彈性IP/帶寬等)。詳情以產(chǎn)品價(jià)格詳情頁:http://www.cqfng.cn/pricing.html#/mrs信息為準(zhǔn)。來自:百科
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超強(qiáng)寫入:相比于其他服務(wù),擁有超強(qiáng)寫入性能。 · 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以用于實(shí)時(shí)推薦等大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系,構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢(shì): 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的反欺詐檢測(cè)。 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫來自:專題
MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架,對(duì)存儲(chǔ)在 OBS 上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在ECS中的各類程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS,彈性云服務(wù)器 ECS,數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 圖1 大數(shù)據(jù)分析 對(duì)象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)備份歸檔應(yīng)用場(chǎng)景來自:專題
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