[GitHub] [incubator-hudi] leesf commented on a change in pull request #946: [docs][chinese] revert the PR(#900)

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leesf commented on a change in pull request #946: [docs][chinese] revert the PR(#900)
URL: https://github.com/apache/incubator-hudi/pull/946#discussion_r332800188
 
 

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 File path: docs/use_cases.cn.md
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 @@ -65,4 +65,4 @@ Hadoop的一个流行用例是压缩数据，然后将其分发回在线服务
 例如，一个Spark管道可以[确定Hadoop上的紧急制动事件](https://eng.uber.com/telematics/)并将它们加载到服务存储层(如ElasticSearch)中，供Uber应用程序使用以增加安全驾驶。这种用例中，通常架构会在Hadoop和服务存储之间引入`队列`，以防止目标服务存储被压垮。
 对于队列的选择，一种流行的选择是Kafka，这个模型经常导致__在DFS上存储相同数据的冗余(用于计算结果的离线分析)和Kafka(用于分发)__
 
-通过将每次运行的Spark管道更新插入的输出转换为Hudi数据集，Hudi可以再次有效地解决这个问题，然后可以以增量方式获取尾部数据(就像Kafka主题一样)然后写入服务存储层。
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+通过将每次运行的Spark管道更新插入的输出转换为Hudi数据集，Hudi可以再次有效地解决这个问题，然后可以以增量方式获取尾部数据(就像Kafka主题一样)然后写入服务存储层。
 
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