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課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎來自:百科
立內(nèi)網(wǎng)地址,配合Driver實(shí)現(xiàn)讀取壓力分配。 大型企業(yè)的數(shù)據(jù)庫往往需要應(yīng)對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù),有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。且大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下,還需要滿足業(yè)務(wù)在線數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析、分析結(jié)果反饋等實(shí)時(shí)查詢、動(dòng)態(tài)分析的需求。 優(yōu)勢(shì): MapReduce:解決數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景需求,用戶可以來自:百科