将被利用的数据挖掘生成出去

作者:互联网

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  本次BRU发行认购最先将于 2019 年 1 月 12 日在官网开始,

  BRU将使用数据流量节点的数据分析与挖掘模块。在处理性能和资源消耗方面,数据分析与数据存储存在紧密的联系。数据的分析与存储在网络位置上距离越近,则延迟越小,性能越高,因此数据分析和挖掘模块会倾向于将尽可能多的热点数据缓存在网络存储系统内部, 并根据业务执行情况持续性地调整缓存,将被利用的数据挖掘生成出去,将新的热数据替换进来。同时,数据分析挖掘的性能还跟底层基础设施有直接的关联,需要采用大数据分布式并行处理领域的典型技术, 如 Hadoop/HBase/ Hive以及 SparkStreaming流式计算等较为复杂的技术流量方案,并结合分布式计算机集群底网层架构。社区内其BRU/APP流量节点可以以示范模块为基础建立更好的或更有针对性的数据分析挖掘实例和服务。

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