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- mapreduce left join 內(nèi)容精選 換一換
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•單個(gè)連接預(yù)估占用內(nèi)存（single_thread_memory）=thread_stack（256K）+binlog_cache_size（32K）+join_buffer_size（256K）+sort_buffer_size（256K）+read_buffer_size（128K）+rea來自：百科Loader通過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)。來自：百科
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0/testing gzip-d reads_1.fq.gz gzip-d reads_2.fq.gz ../STAR-Fusion--left_fq reads_1.fq--right_fq reads_2.fq--genome_lib_dir/opt/GRCh37_genco來自：百科![]()
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HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計(jì)算服務(wù)：Hive的大部分?jǐn)?shù)據(jù)操作依賴MapReduce，HiveServer的主要功能是將HQL語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)，從而完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來自：百科![]()
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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(shù)據(jù)遷移方案 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase來自：百科![]()
DLI 的三大基本功能： SQL作業(yè)支持SQL查詢功能：可為用戶提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL語句。 Flink作業(yè)支持Flink SQL在線分析功能：支持Window、Join等聚合函數(shù)、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計(jì)算特性：用戶可通過交來自：百科![]()
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完全托管：用戶完全不感知計(jì)算集群，聚焦流分析本身。 按需計(jì)費(fèi)：作業(yè)選定SPU資源量，按時(shí)長計(jì)費(fèi)，精確到秒。 場景特點(diǎn)：面向流數(shù)據(jù)，支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作，毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場景：實(shí)時(shí) 日志分析 ，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場景來自：百科![]()
持多個(gè)組織、部門或應(yīng)用共享使用。集群提供一個(gè)邏輯實(shí)體來統(tǒng)一使用不同資源和服務(wù)，這個(gè)邏輯實(shí)例就是租戶。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase來自：百科
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