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NN啟動的時間，NN失效時SecondaryNN不能立即提供服務，而且也不能保證數(shù)據(jù)和NN的一致性。 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，在產品展示、產品推廣、產品運營、個性推薦等來自：百科![]()
查詢效率：面對長時間積累的物聯(lián)網數(shù)據(jù)，如何滿足高性能查詢，特別是經常做時間維度的聚合查詢。 按數(shù)據(jù)時效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化 高效的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)分析輸入高質量的數(shù)據(jù) 相比將設備數(shù)據(jù)轉發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務進行分析的方案，IoT數(shù)據(jù)分析服務是專為物聯(lián)網場景設計的。 IoT數(shù)據(jù)分析服務支持設備接來自：百科![]()
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一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構： 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.計算結果容易不一致，如批計算的結果更全面，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
