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数据摄取快慢:如何通过正确的时间处理提高数据可用性和数据质量.pdf

上传人: 2*** 编号:139020 2023-06-04 26页 4.63MB

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本文主要讨论了实时数据处理的重要性以及实时分析的挑战。文章指出,传统的“批量处理与流处理”的二分法限制了数据工程师的工作。随着数据量的实时增长,世界需要实时分析,而不仅仅是数字转型。文章强调了根据业务需求调整数据新鲜度的关键性,并提出了减少决策风险、提高模型准确性、提高实时适应性和成本可预测性四个方面的好处。在确定实时用例时,应关注数据源特性和可用性,并提出了一个框架来划分何时使用流处理。文章还介绍了使用Spark和Delta统一数据流程的方法,以及使用分布式账本技术(DLT)简化从查询到生产管道的步骤。最后,文章讨论了实现大规模数据流管道实时新鲜度所面临的挑战,并预告了自动优化增量更新的技术即将推出。
"实时数据处理如何影响企业决策?" "如何利用Spark和Delta统一数据流程?" "实时数据新鲜度对不同行业案例的影响是什么?"
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