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接口，結合華為云計算、存儲優(yōu)勢及大數據行業(yè)經驗，為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數據平臺，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數據組件，并具備在后續(xù)根據業(yè)務需要進行定制開發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構建海量數據信息處理系統(tǒng)，并通過對海量信息來自：百科![]()
一、傳統(tǒng)大數據平臺Lambda架構： 兩條數據流獨立處理： 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時代數據量巨大，夜間批計算時間窗可能不夠3來自：百科![]()
。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數據量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數據進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結果進行匯總，整個任務就是統(tǒng)計每個單詞出現的頻率。MapReduce就是將任務分成來自：百科![]()
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