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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.數據源一旦變化，適配工作量巨大。 二、一種改良的大數據平臺架構Kappa來自：百科ZooKeeper結構 ZooKeeper結構 ZooKeeper集群中的節(jié)點分為三種角色：Leader、Follower和Observer，其結構和相互關系如圖所示。通常來說，需要在集群中配置奇數個（2N+1）ZooKeeper服務，至少（N+1）個投票才能成功的執(zhí)行寫操作。 Leader 在Zoo來自：專題
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