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    會議上公開發(fā)表了題為MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters（Mapreduce：簡化大規(guī)模集群上的數(shù)據(jù)處理）的論文之后，受到啟發(fā)的Doug Cutting等人開始嘗試實現(xiàn)MapReduce計算框架，并將它與NDFS（Nutch
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    、資源標簽管理，以及對上述數(shù)據(jù)處理各層組件的運維，并提供監(jiān)控、告警、配置、補丁升級等一站式運維能力。 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
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    /lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=467為準。 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
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    語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。 Hive主要特點如下： 海量結構化數(shù)據(jù)分析匯總。 將復雜的MapReduce編寫任務簡化為SQL語句。 靈活的數(shù)據(jù)存儲格式，支持JSON， CS V，TEXTFI
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    MRS支持數(shù)據(jù)存儲在 OBS 上，保障客戶數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)完整性 MRS處理完數(shù)據(jù)后，通過SSL加密傳輸數(shù)據(jù)至OBS，保證客戶數(shù)據(jù)的完整性。 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
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    （倉）庫方式管理和使用自己的海量數(shù)據(jù)。繼續(xù)使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的上層應用，特別是商業(yè)智能BI類的應用。 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
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    停等操作。 6.刪除集群，如果作業(yè)執(zhí)行結束后不需要集群，可以刪除MRS集群。集群刪除后不再產(chǎn)生費用。 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
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    “代碼0修改，業(yè)務0中斷”。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免費云服
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    華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案中，OBS支持與多種大數(shù)據(jù)平臺對接，包括華為云MapReduce服務（MRS）、Cloudera CDH和Hortonworks HDP，滿足用戶業(yè)務的靈活訴求。 華為云MapReduce服務（MRS） 華為云MapReduce服務（MRS）是華為云提供的大數(shù)據(jù)服務，可以在華為
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    11:25:53 namespace即“命名空間”，也稱“名稱空間” 。在MapReduce服務中，namespace是表中的一個邏輯組，類似于關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中放入數(shù)據(jù)庫。 華為云推薦： MapReduce服務：https://support.huaweicloud.com/mrs/index
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    ，快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)。 MRS服務100%兼容開源大數(shù)據(jù)生態(tài)，結合周邊豐富的數(shù)據(jù)及應用遷移工具，能夠幫助客戶快速完成自建平臺的平滑遷移，整個遷移過程可做到“代碼0修改，業(yè)務0中斷”。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提供租
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    的類SQL查詢語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的執(zhí)行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了顯著提升。Tez可以將多個有依賴的作業(yè)轉換為一個作業(yè)（這樣只需寫一次HDFS，且中間
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