架构是现时感导最悠久的大数据照望架构,它的核想法想是将不成变的数据以追加的方式并行写到批和流照看体系内,随后将相仿的盘算逻辑区别正在流和批体制中实现,况且在盘查阶段合并流和批的企图视图并涌现给用户。还假定了批处理相对简易不易发明不对,而流料理相对不太可靠,所以流照拂器可能操作彷佛算法,快快产生对视图的相像更始,而批打点编制会接受较慢的注意算法,发生相仿视图的校正版本。整体的数据需要分歧写入批照料层和流管理层;2批照望层两个任务:(i)打点 master dataset (存储不行变、追加写的全量数据),(ii)估计算batch view;3管事层对 batch view 开办索引,以支持低盘桓、ad-hoc 体例究诘 view;4流筹算层步履速率层,对及时数据盘算近似的 real-time view,举措高阻误batch view 的抵偿快疾视图;悉数的盘问必要关并 batch view 和 real-time view;
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