大数据架构如何做到流批一体？
发布时间：2019-07-01 18:35:21 所属栏目：教程 来源：技术小能手
导读：阿里妹导读：大数据与现有的科技手段结合，对大多数产业而言都能产生巨大的经济及社会价值。这也是当下许多企业，在大数据上深耕的原因。大数据分析场景需要解决哪些技术挑战?目前，有哪些主流大数据架构模式及其发展?今天，我们都会一一解读，并介绍如何
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二级索引和多元索引的灵活查询能力：存储在表格存储的 batch view 和 real-time view 可以使用多元索引和二级索引实现 ad-hoc 查询，使用多元索引进行聚合分析计算;同时展示层也可以利用二级索引和多元索引直接查询表格存储 master dataset，不强依赖引擎计算结果。 Lambda plus 的适用场景 基于 Tablestore 和 Blink 的 Lambda plus 架构，适用于基于分布式 NoSQL 数据库存储数据的大数据分析场景，如 IOT、时序数据、爬虫数据、用户行为日志数据存储等，数据量以 TB 级为主。典型的业务场景如： 大数据舆情分析系统：
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