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流式计算和实时计算有什么区别

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流式计算和实时计算有什么区别

流计算:在传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常的紧凑和,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点。
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导读流计算:在传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常的紧凑和,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点。

流计算:在传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常的紧凑和,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点。

实时计算一种时间复杂性较低的计算。设M为算法M的时间复杂性函数。若对任何nE,有M

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流计算:在传统的数据处理流程中,总是先收集数据,然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query,得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理,但是结果却非常的紧凑和,尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题,类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点。
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