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- mapreduce 編程事例 內(nèi)容精選 換一換
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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來自:百科代開源式積木編程工具。Scratch-GUI融合了更多的社區(qū)資源,為更廣泛的用戶提供服務(wù),并且可以在更多類型的設(shè)備上運行,為移動設(shè)備提供更好的支持。只要有瀏覽器,就可以使用Scratch-GUI進行編程。 Scratch適用于各種應(yīng)用場景,包括少兒編程培訓(xùn)、大學(xué)生編程思維訓(xùn)練、動來自:專題
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來自:百科,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(wù)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、個性推薦來自:百科
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GaussDB 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)操作Python編程 金融場景下基于GaussDB的Python編程綜合實踐 考試大綱及考試樣題 實驗練習(xí) GaussDB 部署 GaussDB 客戶端實踐 GaussDB SQL及常規(guī)操作 GaussDB基礎(chǔ)操作編程-Python 金融場景下GaussDB編程綜合實踐-Python來自:專題按時老化存儲在系統(tǒng)中的用戶數(shù)據(jù)。 根據(jù)用戶配置,將用戶數(shù)據(jù)存儲到對象存儲服務(wù)(Object Storage Service,簡稱 OBS )、MapReduce服務(wù)(MapReduce Service,簡稱MRS)、 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)、 數(shù)據(jù)湖探索 (Data來自:百科Service,簡稱OBS) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)(Relational Database Service,簡稱RDS) MapReduce服務(wù)(MapReduce Service,簡稱MRS) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS) 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) (Document來自:百科
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