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那有没有办法解决这些问题？降低大数据架构的接入门槛，

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做为双十一大促的主旋律，业务峰值是不可避免的，

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数据架构中涉及到的概念和需求非常多，这些需求也会对应不同的计算引擎，

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，在业务有波峰波谷时天生就有较大的优势，基于 bigTable 的主存储采用行的方式进行存储，可以支撑单表亿级别的QPS。

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支撑 PB 级别数据的高吞吐扫描。同时在海量的数据场景下，

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EMR Spark 对接，支持流批源表读，流批结果表写，

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维表读，集团内第一款全 Connector 支持的 kv 存储引擎

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实时选品过程针对同一个酒店不同供应商的库存和报价进行计算和筛选，

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做为大数据架构，分析的数据通常是海量的

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我们自然希望可以获得较好弹性的同时，控制成本。