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大數據分析是什么_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_如何使用MapReduce服務_MRS集群客戶端安裝與使用 MapReduce服務_什么是MapReduce服務_什么是HBase來自：專題
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的基本功能及適用適用場景。 課程大綱 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大數據遷移方案 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase來自：百科
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估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。 一條流水線由多個節(jié)點組成，Workflow SDK提供了流水線需要覆蓋的功能以及功能需要的參數描述。總的來說，Workflow有兩種形態(tài)： 開發(fā)態(tài) 用戶在開發(fā)流水線的時候，使用SDK對節(jié)點以及節(jié)點之間串聯的關系進行描述。對流水線的開發(fā)操作在Work來自：專題![]()
Serverless是什么？ CNCF(云原生計算基金會)給出的定義是：一種新的云原生計算模型，無需服務器管理而構建和運行應用程序的架構。一個或多個功能的應用上傳到平臺后執(zhí)行、擴展和計費。聽起來有些抽象，簡單來說就是構建應用程序時不再需要管理服務器，由平臺負責它的執(zhí)行、擴展，并根據運行量計費。來自：百科![]()
雀、滾動升級等多種升級策略，讓流量逐步開放給用戶； 浸泡和撥測 在軟件發(fā)布到生產環(huán)境的過程中，進行一段時間“浸泡”和“撥測”，逐步完成全網多個局點的軟件升級； 特性開關 通過變量一鍵開關特性，避免因缺陷導致重復構建出包； 與生產環(huán)境高度一致的聯調環(huán)境 完全仿照生產環(huán)境復制的聯調環(huán)境，仿真生產環(huán)境聯調測試；來自：百科![]()
Job 數據治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通過MRS MapReduce節(jié)點實現在MRS中執(zhí)行預先定義的MapReduce程序。 數據開發(fā) 數據治理 中心 作業(yè)節(jié)點MRS MapReduce 數據治理中心 DataArts Studio CSS 通來自：專題![]()
一個時刻只被一個調用者執(zhí)行寫操作，而可以被多個調用者執(zhí)行讀操作。 鏈接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-mrs/mrs_08_000701.html 華為云推薦： MapReduce服務：https://support.huaweicloud來自：百科![]()
集群中的多個資源集合（每個資源集合是一個租戶），具有分配和調度資源（資源包括計算資源和存儲資源）的能力。多租戶將大數據集群的資源隔離成一個個資源集合，彼此互不干擾，用戶通過“租用”需要的資源集合，來運行應用和作業(yè)，并存放數據。在大數據集群上可以存在多個資源集合來支持多個用戶的不同需求。來自：百科![]()
強大的分析能力，分析統計指定時間段內，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數。 MapReduce服務 MRS MapReduce服務（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase來自：百科![]()
/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)級大數據集群云服務，輕松運行Hadoop、Spark、HBase來自：百科![]()
流水線基礎場景 通用軟件開發(fā) 1、場景特點：軟件開發(fā)中需要進行代碼檢查、編譯打包、部署、測試等多項活動，管理多個單獨的活動比較復雜，增加管理成本。 2、使用方式：利用流水線技術將開發(fā)過程中的多個活動按需進行關聯管理，或并行或串行，按需進行執(zhí)行，提升交付效率。 DevOps持續(xù)交付 1、場景特來自：專題![]()
version這6個字段組成。Value就是對應存儲的二進制數據對象。 Column Family 列族，一個表在水平方向上由一個或多個Column Family組成。一個CF（Column Family）可以由任意多個Column組成。Column是CF下的一個標簽，可以在寫入數據時任意添加，因此CF支持動態(tài)擴展來自：百科![]()
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。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數據量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數據進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結果進行匯總，整個任務就是統計每個單詞出現的頻率。MapReduce就是將任務分成來自：百科
