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    且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 數(shù)據(jù)融合處理 MRS提供多種主流計(jì)算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkStreaming(微批流計(jì)算)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,將
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    在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。 在MapReduce作業(yè)的Reduce階段中,按Region的個(gè)數(shù)啟動同樣個(gè)數(shù)的Reduce Task,Reduce Task從Map接收數(shù)據(jù),然后按Region生成HFile,存放在HDFS臨時(shí)目錄中。 在MapReduce作業(yè)的提交階段,將HFile從臨時(shí)目錄遷移到HBase目錄中。
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    HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲在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),從而完成對海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive
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    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)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase
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    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(shí)現(xiàn)MapReduce計(jì)算框架,并將它與NDFS(Nutch
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    建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(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(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HB
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