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0時代，互聯網的發(fā)展需要對海量的非結構化數據進行分布式存儲、并行計算，所以用到的關鍵技術有： 1. 批處理計算框架MapReduce； 2. 海量數據存儲層HDFS/HBase。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在???????????????????????????????華為云學院來自：百科![]()
HD實現實際應用的基礎操作，比如HDFS,HBase,操作，數據導入導出操作等。 課程大綱 第1章 大數據發(fā)展趨勢與鯤鵬大數據 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數據倉庫 第4章 HBase技術原理 第5章 MapReduce和Yarn技術原理 第6章 Spark基于內存的分布式計算來自：百科![]()
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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
