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    。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大,比如說(shuō)是1TB,首先我們將原數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。比如說(shuō)128MB一份,分成若干份,再分配給MapReduce進(jìn)行映射、排序、合并,最后再將結(jié)果進(jìn)行匯總,整個(gè)任務(wù)就是統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務(wù)分成
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    發(fā)布后可獲得數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件??赏ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)集的“數(shù)據(jù)集輸出位置”獲得此文件。 3.創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)集C,即無(wú)任何輸出,其輸入位置選擇一個(gè)空的OBS文件夾。 4.在數(shù)據(jù)集C中,執(zhí)行導(dǎo)入數(shù)據(jù)操作,將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件導(dǎo)入。導(dǎo)入完成后,即將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集
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