grandes volúmenes de datos de análisis de escenarios fuera de línea
Generalmente se refiere a los datos de masa en el análisis y el procesamiento, se forma los datos resultantes, el siguiente paso para aplicaciones de datos. procesamiento en línea de la transformación no es el momento crítico, pero la gran cantidad de procesamiento de datos, computación ocupan más recursos de almacenamiento, por lo general a través de la implementación de SQL RM o Spark trabajo o trabajos. arquitectura del sistema de análisis sin conexión para el software para HDFS motor de base de datos de almacenamiento distribuido se calcula basándose en la MapReduce Colmena y basado en el Spark SparkSQL.
grandes volúmenes de datos en tiempo real de recuperación de escena
Proporciona expansión elástica, baja latencia, alto rendimiento y de alto rendimiento recursos informáticos para apoyar el análisis en tiempo real de la plataforma de la corriente principal de negocios de la industria, combinado con alto ancho de banda, servicios de almacenamiento de objetos de múltiples protocolos para mejorar el análisis en tiempo real de la utilización de recursos de negocios en general.
datos en tiempo real flujo de procesamiento de grandes escena
A menudo se refiere a las fuentes de datos en tiempo real para el análisis rápido, escena activar rápidamente la próxima acción. En tiempo real análisis de datos y la velocidad de procesamiento para exigentes, procesamiento de datos enorme escala, de la CPU y de memoria, pero por lo general los datos no se cae, no pedir para el almacenamiento. procesamiento en tiempo real, por lo general por la tormenta, Spark Streaming o tarea Flink de lograr. mensaje distribuido envía a través del sistema de adquisición de datos en un tiempo real distribuido motor de cálculo de corriente Kafka Flink, Storm, Spark Streaming procesamiento de datos, el resultado se almacena para los Redis superiores proporcionar servicios de almacenamiento en caché.
@ Huawei Kunpeng tomado de [nube]