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  • mapreduce reduce計算 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)1.0的關鍵技術是什么 大數(shù)據(jù)1.0的關鍵技術是什么 時間:2021-05-24 09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時代,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對海量的非結構化數(shù)據(jù)進行分布式存儲、并行計算,所以用到的關鍵技術有: 1. 批處理計算框架MapReduce; 2
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    華為云計算 云知識 云硬盤性能計算方式 云硬盤性能計算方式 時間:2021-02-18 17:05:52 云硬盤 云硬盤的性能與容量相關,在一定的容量范圍內,性能是隨著容量線性增長的。目前,普通IO云盤每GB的IOPS為2。高IO云硬盤每GB的IOPS為6,超過IO云硬盤每GB的
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    大型企業(yè)的數(shù)據(jù)庫往往需要應對TB級數(shù)據(jù),有較強的數(shù)據(jù)存儲需求。且大數(shù)據(jù)場景下,還需要滿足業(yè)務在線數(shù)據(jù)實時寫入數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)計算分析、分析結果反饋等實時查詢、動態(tài)分析的需求。 優(yōu)勢: MapReduce:解決數(shù)據(jù)分析場景需求,用戶可以自己寫查詢語句或腳本,將請求都分發(fā)到 DDS 上完成。 性能擴展能力強:應
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    華為云計算 云知識 實時流計算服務 實時流計算服務 時間:2020-10-31 15:22:03 實時流計算服務(Cloud Stream Service,簡稱CS)提供實時處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關心計算集群,無需學習編程技能。完全兼容Apache
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    了更實時高效的多樣性算力,可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產品內核及架構深度優(yōu)化,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。存算分離架構,存儲資源和計算資源按需靈活配置,提高了資源利用率,降低了成本。 與傳統(tǒng)自建Hadoop集群相比,Serverless架構的 DLI 還具有以下優(yōu)勢:
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    針對傳統(tǒng)存算一體大數(shù)據(jù)架構中擴容困難、資源利用率低等問題,MRS采用計算存儲分離架構,存儲基于公有云對象存儲實現(xiàn)11個9的高可靠,無限容量,支撐企業(yè)數(shù)據(jù)量持續(xù)增長;計算資源支持0~N彈性擴縮,百節(jié)點快速發(fā)放。存算分離后,計算節(jié)點可實現(xiàn)真正的極致彈性伸縮;數(shù)據(jù)存儲部分基于OBS的跨AZ等
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    華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間:2020-12-02 11:15:56 本實驗通過MRS服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內,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(shù)。 實驗目標與基本要求 1.
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    華為云計算 云知識 HBase HBase 時間:2020-10-30 15:46:42 HBase是一個開源的、面向列(Column-Oriented)、適合存儲海量非結構化數(shù)據(jù)或半結構化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴展伸縮的、支持實時數(shù)據(jù)讀寫的分布式存儲系統(tǒng)。 存儲在HBase中的表的典型特征:
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