Big Data cenários de análise off-line
Refere-se geralmente aos dados em massa para a análise e processamento, os dados resultante é formado, o próximo passo para aplicações de dados. processamento offline do processamento não é momento crítico, mas a grande quantidade de processamento de dados, computação ocupam mais recursos de armazenamento, geralmente através da implementação SQL MR ou faísca trabalho ou trabalhos. arquitetura do sistema de análise off-line para o software para HDFS motor de base de dados de armazenamento distribuído é calculado com base no MapReduce Hive e com base na faísca SparkSQL.
Grandes volumes de dados em tempo real cena de recuperação
Ele fornece expansão elástica, baixa latência, alto rendimento, recursos de computação para apoiar a análise em tempo real da plataforma de negócios dominante da indústria, combinado com alta largura de banda, multi-protocolo de serviços de armazenamento de objetos para melhorar a análise em tempo real do negócio de utilização geral de recursos de alto desempenho.
dados em tempo real Stream Processing grande cena
Muitas vezes refere-se a fontes de dados em tempo real para análise rápida, cena desencadear rapidamente a próxima ação. Real-tempo de análise de dados e velocidade de processamento para as mais exigentes, processamento de dados enorme escala, alta CPU e requisitos de memória, mas geralmente os dados não cai, não pergunte para o armazenamento. processamento em tempo real, geralmente pela tempestade, o Spark Transmissão ou tarefa Flink de alcançar. mensagem distribuída enviado através do sistema de aquisição de dados para um em tempo real distribuídos motor de computação fluxo de Kafka Flink, Tempestade, faísca Streaming de processamento de dados, o resultado é armazenado para os Redis superiores fornecem serviços de cache.
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