问题一：日志数据量快速增长的背景是什么？
日志数据量快速增长的背景是什么？
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日志数据量快速增长的背景是大数据快速增长的需要，伴随着业务峰值的新脉冲，同时业务数字化运营、软件可观测性等浪潮也对日志的存储、计算提出了更高的要求。
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问题二：从时效性角度看，日志计算引擎有哪些主要类型？
从时效性角度看，日志计算引擎有哪些主要类型？
参考回答：
从时效性角度看，日志计算引擎主要有三种类型：数仓覆盖 T + 1 日志处理、准实时系统（如搜索引擎、OLAP）瞄准交互式场景、实时需求则加速了 Flink 等流引擎的发展。
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问题三：Scan模式是什么?它在性能方面的进步有哪些？
Scan模式是什么?它在性能方面的进步有哪些？
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Scan模式是通过硬扫描方式实现不依赖schema（索引结构）的搜索，虽然给人第一印象是慢，但随着硬件资源的易得和软件层技术的提升（如C++引擎、0-GC、SIMD加速等），Scan模式的性能已经得到较大提升。
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问题四：schema-on-read技术的发展对日志搜索的影响是啥?
schema-on-read技术的发展对日志搜索的影响是啥?
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schema-on-read技术的发展使得日志搜索在无需复杂前期业务规划的情况下，能够处理non-schema数据，典型应用场景包括数据湖、日志搜索和分析，提高了日志搜索的灵活性和效率。
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问题五：ELK作为老牌日志套件，其主要特点是什么？
ELK作为老牌日志套件，其主要特点是什么？
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ELK作为老牌日志套件，其特点在于Elasticsearch基于Lucene构建倒排索引和DocValue，分别提供搜索和分析能力，性能表现不错，但存储膨胀比例较高。
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