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复杂场景对大数据系统有着非常多样化的需求，这引发哪两个新的趋势？
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• 实时化：业务需要快速地从刚刚收集到的数据中获得商业洞察。写入的数据需要在秒级甚 至亚秒级就可见。冗长的离线 ETL 过程正在变得不可容忍。同时，收集到的数据比从 OLTP 系统同步过来的数据要大得多，用户浏览点击等日志类数据甚至要比它大几个数量 级。我们的系统需要有能力在大量实时数据写入的同时提供低延迟的查询能力。
• 服务/分析的融合：传统的 OLAP 系统在业务中往往扮演着比较静态的角色。我们通过分析海量的数据得到业务的洞察（比如说预计算好的视图、模型等），这些获得的知识通过另外一个系统提供在线数据服务。这里的服务和分析是个割裂的过程。与此不同的是，理想 的业务决策过程往往是一个持续优化的在线过程。服务的过程会产生大量的新数据，我们 需要对这些新数据进行复杂的分析。分析产生的洞察实时反馈到服务创造更大的商业价 值。服务和分析正在形成一个闭环。
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