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  • hadoop算法 內容精選 換一換
  • 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型 彈性云服務器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載,例如:Hadoop分布式計算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應用。主要的數(shù)據(jù)存儲是基
    來自:專題
    務運營 時間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫 業(yè)務訴求和挑戰(zhàn): 華為消費者云大數(shù)據(jù)平臺,集中存儲和管理業(yè)務側數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫混搭架構,面臨如下挑戰(zhàn): 1. 業(yè)務飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)年增長30%以上; 2. 用戶智慧化體驗要求數(shù)據(jù)分析平臺提供實時分析能力;
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  • 本商品提供了hadoop生態(tài)下,hadoop,spark,hive,flume組件集成 OBS Hadoop系統(tǒng)提供了分布式存儲、計算和資源調度引擎,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。OBS服務實現(xiàn)了Hadoop的HDFS協(xié)議,在大數(shù)據(jù)場景中可以替代Hadoop系統(tǒng)中的HDFS服務,實現(xiàn)Sp
    來自:其他
    MapReduce服務 MRS MapReduce服務(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠,買1年只需付10個月費用 產品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面
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    主要應用于海量結構化數(shù)據(jù)/半結構化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報表、ETL、Ad-Hoc查詢等場景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關系數(shù)據(jù)庫甚至專有數(shù)據(jù)存儲。一個Presto查詢可以組合不同數(shù)據(jù)源,執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分析。
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    Ranger是什么 時間:2020-09-23 19:04:29 Apache Ranger提供一個集中式安全管理框架,并解決授權和審計。它可以對整個Hadoop生態(tài)中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等進行細粒度的數(shù)據(jù)訪問控制。用戶可以利用Ranger提供的前端WebUI
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    CDM 任務基于分布式計算框架,自動將任務切分為獨立的子任務并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 多種數(shù)據(jù)源支持 支持數(shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、 數(shù)據(jù)倉庫 、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持數(shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉庫、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 活動規(guī)則 活動規(guī)則 參與條件: (1)已完成華為云注冊及企業(yè)/個人實名認證的用戶;
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    據(jù)分析能力,保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準營銷移動互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析,輕松實現(xiàn)精準營銷 優(yōu)勢 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務提供Hadoop、Spark、Hbase等能力,快速高效處理用戶數(shù)據(jù),分析用戶行為趨勢,在產品展示、產品推廣、產品運營、個性推薦等方面提供數(shù)據(jù)支持,幫
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    理的使用場景。 MRS的功能不止于運行SQL查詢。公有云MRS是一種托管服務,讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)據(jù)集。借助公有云MRS,您可以為機器學習、圖形分析、數(shù)據(jù)轉換、流式處理數(shù)據(jù)以及您可以編寫代
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    。 TDengine的主流時序數(shù)據(jù)讓硬件或云服務成本降至1/5 由于超強性能,計算資源不到通用大數(shù)據(jù)方案的1/5;通過列式存儲和先進的壓縮算法,存儲空間不到通用數(shù)據(jù)庫的1/10。 全棧式主流時序數(shù)據(jù)處理引擎 將數(shù)據(jù)庫、消息隊列、緩存、流式計算等功能融合一起,應用無需再集成Kafk
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    Flink流批一體分布式實時處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉換 第10章 Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng) 第11章 Hadoop基礎技術-Kerberos&LDAP 第12章 ElasticSearch分布式全文檢索服務 第13章 Redis內存數(shù)據(jù)庫 第14章
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    戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 客戶痛點: 【數(shù)據(jù)處理耗時】:使用開源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時長,每次處理耗時1天; 【不支持關聯(lián)分析】:ES不能支持關聯(lián)等復雜查詢分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:數(shù)據(jù)使用寬表存儲,維度數(shù)據(jù)變化需要更新整個寬表,工作量大。
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