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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于MapReduce服務(wù) MRS分析車(chē)主駕駛行為 基于MapReduce服務(wù) MRS分析車(chē)主駕駛行為 時(shí)間:2024-05-20 14:46:19 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語(yǔ)義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門(mén) 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門(mén)來(lái)自:百科化水平與Channel的類(lèi)型相關(guān),有以下三類(lèi): 1、Memory Channel:非持久化。 2、File Channel:基于WAL(預(yù)寫(xiě)式日志W(wǎng)rite-Ahead Logging)的持久化實(shí)現(xiàn)。 3、JDBC Channel:基于嵌入Database的持久化實(shí)現(xiàn)。 Sink來(lái)自:專題
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增長(zhǎng)迅速,對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求具備水平擴(kuò)展能力。 DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫(xiě)性能: 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 的高性能寫(xiě)入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有來(lái)自:百科
Set的高可用架構(gòu),Primary節(jié)點(diǎn)和Secondary節(jié)點(diǎn)提供服務(wù),兩個(gè)節(jié)點(diǎn)分別擁有獨(dú)立內(nèi)網(wǎng)地址,配合Driver實(shí)現(xiàn)讀取壓力分配。優(yōu)勢(shì):1.MapReduce:解決數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景需求,用戶可以自己寫(xiě)查詢語(yǔ)句或腳本,將請(qǐng)求都分發(fā)到DDS上完成2.性能擴(kuò)展能力強(qiáng):應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)快,數(shù)據(jù)量大的內(nèi)容管理系統(tǒng),具備較好的擴(kuò)展能力來(lái)自:百科
網(wǎng)流分析作業(yè)門(mén)檻,IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化流編排能力,開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)拖拽方式快速開(kāi)發(fā)上線。 圖形化流編排能力:可視化流編排IDE,無(wú)需寫(xiě)SQL,通過(guò)簡(jiǎn)單拖拽完成物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)定義 物聯(lián)網(wǎng)流編排算子:基于典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景,封裝常用算子,比如數(shù)據(jù)接入,數(shù)據(jù)過(guò)濾,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析來(lái)自:百科
網(wǎng)流分析作業(yè)門(mén)檻,IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供圖形化流編排能力,開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)拖拽方式快速開(kāi)發(fā)上線。 圖形化流編排能力:可視化流編排IDE,無(wú)需寫(xiě)SQL,通過(guò)簡(jiǎn)單拖拽完成物聯(lián)網(wǎng)流分析作業(yè)定義 物聯(lián)網(wǎng)流編排算子:基于典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景,封裝常用算子,比如數(shù)據(jù)接入,數(shù)據(jù)過(guò)濾,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。如下圖所示。來(lái)自:百科
Loader通過(guò)MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù),不同類(lèi)型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò),在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí),可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。來(lái)自:百科
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